Статистический расчет по двум цехам

 

 

Министерство образования и науки РФ

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Московский государственный технологический университет «Станкин»

 

Егорьевский технологический институт (филиал)

 

 

 

 

 

 

 

Курсовая работа

по дисциплине: Статистика

На тему: «Статистический расчет по двум цехам»

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Выполнил:                                                                                        Проверил:

студент группы М -091                                                                   старший преп.

А.В.Тузов  О.С.Абросимова

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Егорьевск 2011

 

Содержание

 

Введение 3

Теоретические основы статистики 4

Задание для 16 варианта 6

Исходные данные 7

Расчетная часть

Задание №1 15

Задание №2 17

Задание №3 19

Задание №4 21

Задание №5 23

Заключение .27

Список используемых источников 28

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

Стати́стика — отрасль знаний, в которой излагаются общие вопросы сбора, измерения и анализа массовых статистических (количественных или качественных) данных.

Слово «статистика» происходит от латинского status — состояние дел. В науку термин «статистика» ввел немецкий ученый Готфрид Ахенваль в 1746 году, предложив заменить название курса «Государствоведение», преподававшегося в университетах Германии, на «Статистику», положив тем самым начало развитию статистики как науки и учебной дисциплины. Несмотря на это, статистический учет вёлся намного раньше: проводились переписи населения в Древнем Китае, осуществлялось сравнение военного потенциала государств, велся учет имущества граждан в Древнем Риме и т. п.

Статистика разрабатывает специальную методологию исследования и обработки материалов: массовые статистические наблюдения, метод группировок, средних величин, индексов, балансовый метод, метод графических изображений и другие методы анализа статистических данных.

Статисти́ческие ме́тоды — методы анализа статистических данных. Выделяют методы прикладной статистики, которые могут применяться во всех областях научных исследований и любых отраслях народного хозяйства, и другие статистические методы, применимость которых ограничена той или иной сферой. Имеются в виду такие методы, как статистический приемочный контроль, статистическое регулирование технологических процессов, надежность и испытания, планирование экспериментов.

 

Классификация статистических методов

 

Статистические методы анализа данных применяются практически во всех областях деятельности человека. Их используют всегда, когда необходимо получить и обосновать какие-либо суждения о группе (объектов или субъектов) с некоторой внутренней неоднородностью.

Целесообразно выделить три вида научной и прикладной деятельности в области статистических методов анализа данных (по степени специфичности методов, сопряженной с погруженностью в конкретные проблемы):

а) разработка и исследование методов общего назначения, без учета специфики области применения;

б) разработка и исследование статистических моделей реальных явлений и процессов в соответствии с потребностями той или иной области деятельности;

в) применение статистических методов и моделей для статистического анализа конкретных данных.

 

Цель работы состоит в изучении следующих вопросов:

- выборочное наблюдение и его применение в правовой статистике;

- исследовать на основе имеющихся статистических данных стаж работы, тарифные разряды и заработную плату рабочих двух цехов различными методами. А именно, построить различные ряды распределения, рассчитать относительные величины (относительные показатели структуры) или средние величины (среднюю арифметическую и структурные средние - моду и медиану), рассчитать абсолютные показатели вариации (размах вариации, среднее линейное и квадратическое отклонение, дисперсия) и относительные показатели вариации (коэффициента вариации), определить показатели выборочного наблюдения (среднюю и предельную ошибки выборки), объем выборочной совокупности, вероятность, с которой можно гарантировать точность среднего значения того или иного показателя в генеральной совокупности на основе средней выборочной, показать взаимосвязь между изучаемыми признаками (результативным и факториальным) в количественном выражении (определить форму и вид связи между признаками, рассчитать параметры уравнения связи, а также коэффициенты степени тесноты связи).

 

Теоретические основы статистики

Теоретическую основу любой науки, в том числе и статистики, составляют понятия и категории, в совокупности которых выражаются основные принципы данной науки. В статистике к важнейшим категориям и понятиям относятся: совокупность, вариация, признак, закономерность.

Статистическая совокупность - это множество (масса) однокачественных (однородных) хотя бы по одному какому-либо признаку явлений, существование которых ограничено в пространстве и времени. Однако статистическая совокупность (множество) совсем не обязательно представляет большую численность единиц, в принципе она может быть и очень маленькой; например, объем совокупности малой выборки может составлять иногда 8-10 единиц.

 От реально существующих  статистических совокупностей следует  отличать стохастические совокупности  или гипотетические множества, т. е. совокупности, предполагаемые мысленно, нереальные, например совокупность  бесконечно большого числа бросаний  монеты, падающей либо «орлом», либо «решкой».

 Самостоятельное значение  имеют совокупности социально-экономических  явлений. Они представляют собой  отдельные грани общественных  процессов, которые более сложны  и разнородны, чем природные явления, и менее многочисленны, т. е. объединяют  значительно меньшее число единиц.

 Важнейшим свойством  статистической совокупности является  ее неразложимость. Это означает, что дальнейшее дробление индивидуальных  явлений не вызывает потери  их качественной основы. Исчезновение  или ликвидация одного или  ряда явлений не разрушает  качественной основы статистической  совокупности, так как все характеристики  относятся к совокупности в  целом. Так, население страны или  города останется населением, несмотря  на постоянно происходящие процессы  механического и естественного движения населения.

 Существует понятие  однородности статистической совокупности. Оно относительно и вовсе не  означает полного соответствия  всех единиц совокупности, а лишь  подразумевает наличие для всех  единиц совокупности основного  свойства, качества, типичности. Одна  и та же совокупность единиц, к примеру, может быть однородна  по одному признаку и неоднородна  по другому. Однородность единиц  статистической совокупности формируется  под воздействием определенных  внутренних причин и условий. Одинаковые для всех единиц  данной совокупности причины  и условия существования создают  то общее, что объединяет единицы  совокупности, но эти же причины  и условия формируют то, что  отличает одну единицу совокупности  от другой. В статистической совокупности  эти отличия чаще имеют количественную  природу. Количественные изменения  значений признака при переходе  от одной единицы совокупности  к другой называются вариацией. Вариация возникает под воздействием  случайных, прежде всего внешних, причин.

 Социально-экономические  явления, как правило, обладают большой  вариацией. Например, вариация городов  страны по численности населения  складывается под влиянием большого  числа факторов: исторических, этногеографических, экономических, социальных и множества других.

 В большинстве теоретических  и практических статистических  исследований широко используются  показатели вариации, которые показывают, как группируются значения признака  вокруг средней величины совокупности. Показатели вариации выступают  одновременно и мерами однородности совокупностей.

 Статистические совокупности  имеют определенные свойства, носителями  которых выступают единицы (отдельные  элементы) совокупности (явления), обладающие  определенными признаками. По форме  внешнего выражения признаки  делятся на:

• атрибутивные (описательные, качественные);
• количественные.

 

 

Атрибутивные (качественные) признаки не поддаются прямому количественному (числовому) выражению.

 Отличие количественных  признаков от качественных состоит  в том, что первые можно выразить  итоговыми значениями, например  общий объем добычи нефти в  стране, выплавка стали; вторые - только  числом единиц в совокупности (табл. 1.6).

Количественные признаки делятся на дискретные (прерывные) и непрерывные.

Важнейшей категорией статистики является статистическая закономерность. Под закономерностью вообще принято называть повторяемость, последовательность и порядок изменений в явлениях.

 Статистическая же  закономерность в статистике  рассматривается как количественная  закономерность изменения в пространстве  и времени массовых явлений  и процессов общественной жизни, состоящих из множества элементов (единиц совокупности). Она свойственна  не отдельным единицам совокупности, а всей их массе, или совокупности  в целом. В силу этого закономерность, присущая данному явлению (процессу), проявляется только при достаточно  большом числе наблюдений и  только в среднем. Таким образом, это закономерность усредненных  параметров некоторого основного  свойства (качества или типичности).

 Первые предположения, что статистика познает закономерности  общественной жизни, были высказаны  в середине XVII в. Д. Граунтом и  В. Петти при исследовании бюллетеней  о естественном движении населения Лондона.

 Статистическая закономерность - это форма проявления причинной  связи, выражающаяся в последовательности, регулярности, повторяемости событий  с достаточно высокой степенью  вероятности, если причины (условия), порождающие события, не изменяются  или изменяются незначительно. Статистические  закономерности устанавливаются  на основе анализа массовых  данных. Они неприложимы к отдельным  явлениям, как это возможно в  естественных науках (биологии, механике, физике). Данные закономерности возникают  как результат воздействия большого  числа постоянно действующих  причин и причин случайных, действующих  временами. Постоянно действующие  причины придают изменениям в  явлениях регулярность, повторяемость; случайные - вызывают отклонения в этой регулярности.

 Статистические закономерности, представляющие собой не что  иное, как статистические факты, будучи выраженные в виде обобщающих  статистических показателей, дают  исследователю неоценимые типизированные  величины, которые чаще всего  лишены конкретности. Но известно, что любое общее понятие является  абстрактным и поэтому лишено  конкретности: оно содержит в  себе существенные признаки класса  предметов и не включает их  несущественные, единичные, индивидуальные свойства.

 Таким образом, статистическая  закономерность предопределяет  типичное распределение единиц  статистического множества на  определенный момент времени  под воздействием всей совокупности  факторов. Статистическая закономерность, не определяя положение каждого  случая, устанавливает общее распределение  в данных условиях времени  и места. Сила статистики в  том, что она дает нам общую  картину, тенденцию развития, исключая, «нивелируя» случайные, индивидуальные  отклонения и колебания. Без статистики  мы бы «утонули» в море единичных, случайных колебаний и отклонений, в «неразберихе» отдельных процессов. Статистическая закономерность - объективная  количественная закономерность  массового процесса. Она возникает  в результате действия объективных  законов, выражая каузальные отношения.

 Статистическая закономерность  практически гарантирует сравнительно  малую вероятность больших отклонений  фактических частот от теоретических. Например, в магазинах имеется  ассортимент продуктов или товаров, соответствующий среднему спросу, с резервным запасом, обеспечивающим  его возможные колебания в  нормальных условиях. Относительный  размер резервного запаса уменьшается  с ростом числа покупателей. Статистическая  закономерность гарантирует устойчивость средних величин при сохранении постоянного комплекса условий, порождающих данное явление.

 

 

 

Задание для 16 варианта

 

Произвести 26% выборку рабочих по двум цехам предприятия и по предприятию в целом.

 

        1. На  основании выборки построить  ряд распределения рабочих каждого цеха ипредприятиявцелом по размеру заработной платы, выделив 7групп сравными интервалами. Определить в целом по предприятиюмоду имедиану заработной платы рабочих.

2. Рассчитать средний тарифный разряд, средний производственный стаж рабочих завода, коэффициент вариации этих показателей. Сделать выводы.

3. Рассчитать среднюю заработную плату идисперсию заработной платы рабочих завода обычным способом испособом условных моментов.