Автор: Пользователь скрыл имя, 21 Марта 2013 в 11:16, курсовая работа
Статистическая грамотность является неотъемлемой составной частью профессиональной подготовки каждого экономиста, финансиста, социолога, политолога, а также любого специалиста, имеющего дело с анализом массовых явлений, будь то социально-общественные, экономические, технические, научные и другие. Работа этих групп специалистов неизбежно связана со сбором, разработкой и анализом данных статистического (массового) характера. В настоящее время от работника, занятого в любой области науки, техники, производства, бизнеса и прочее, связанной с изучением массовых явлений, требуется, чтобы он был, по крайней мере, статистически грамотным человеком
Введение 3
1. Статистический анализ рядов распределения 4
1.1. Оценка статистической совокупности 5
1.2. Построение ряда распределения и расчета его основных характеристик 7
1.2.1. Расчет показателей центра распределения 8
1.2.2. Расчет показателей вариации 10
1.2.3. Расчет показателей формы распределения 13
1.3. Определение ошибки выборки 17
1.3.1. Ошибки выборки средних величин 18
1.3.2. Ошибки выборки долей статистической совокупности 19
2. Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений 21
2.1. Построение прямолинейной модели регрессии 20
2.2. Построение криволинейной модели регрессии 25
2.3. Расчет показателей корреляции и анализ тесноты связи между признаками 29
3. Статистическое изучение динамики социально-экономических
явлений 31
3.1. Определение индивидуальных показателей динамики 32
3.2. Определение средних показателей динамики 34
3.3. Изучение основной тенденции развития 35
3.4. Выявление сезонных колебаний 39
3.5. Построение комбинированной модели динамики и прогнозирование 43
Заключение 47
Список использованной литературы 48
Содержание
Введение 3
1. Статистический анализ рядов распределения 4
1.1. Оценка статистической совокупности 5
1.2. Построение ряда распределения и расчета
его основных характеристик
1.2.1. Расчет показателей центра распределения 8
1.2.2. Расчет показателей вариации 10
1.2.3. Расчет показателей формы распределения 13
1.3. Определение ошибки выборки 17
1.3.1. Ошибки выборки средних величин 18
1.3.2. Ошибки выборки долей статистической совокупности 19
2. Статистическое изучение
взаимосвязи социально-
2.1. Построение прямолинейной модели регрессии 20
2.2. Построение криволинейной модели регрессии 25
2.3. Расчет показателей корреляции и анализ
тесноты связи между признаками
3. Статистическое изучение
динамики социально-
явлений 31
3.1. Определение индивидуальных показателей динамики 32
3.2. Определение средних показателей динамики 34
3.3. Изучение основной тенденции развития 35
3.4. Выявление сезонных колебаний 39
3.5. Построение комбинированной модели
динамики и прогнозирование
Заключение 47
Список использованной литературы 48
Введение
«Общая теория статистики» - одна из фундаментальных дисциплин в системе экономических наук. Статистика как прикладная практическая деятельность включает в себя сбор, накопление, обработку и анализ цифровых данных, характеризующие население, экономику, культуру, образование и другие явления общественной жизни. Статистическая методология используется как в практике государственных предприятий, так и на частных фирмах социально-экономических структурах – биржах, инвестиционных фондах, банков, страховых компаниях.
Для выявления зависимостей между социально-экономическими явлениями, прогнозирования их количественных параметров необходимо владеть практическими приемами статистики – сбором первичной статистической информации, статистической сводкой и группировкой, корреляционным анализом рядов динамики, а также индексным методом.
Статистическая грамотность является неотъемлемой составной частью профессиональной подготовки каждого экономиста, финансиста, социолога, политолога, а также любого специалиста, имеющего дело с анализом массовых явлений, будь то социально-общественные, экономические, технические, научные и другие. Работа этих групп специалистов неизбежно связана со сбором, разработкой и анализом данных статистического (массового) характера. В настоящее время от работника, занятого в любой области науки, техники, производства, бизнеса и прочее, связанной с изучением массовых явлений, требуется, чтобы он был, по крайней мере, статистически грамотным человеком. В конечном счете, невозможно успешно специализироваться по многим дисциплинам без усвоения какого-либо статистического курса. Поэтому большое значение имеет знакомство с общими категориями, принципами и методологией статистического анализа.
Самостоятельное выполнение практических заданий – обязательный элемент изучения «Общей теории статистики».
1. Статистический анализ распределения
Статистические ряды распределения представляют собой упорядоченное расположение единиц изучаемой совокупности на группы по группировочному признаку. Они характеризуют состав (структуру) изучаемого явления, позволяют судить об однородности совокупности, границах ее изменения, закономерностях развития наблюдаемого объекта.
Проведем статистический анализ ряда распределения на примере акционерного капитала, значения которого представлены в таб. 1.1.
Показатели работы банков г. Екатеринбурга за 2009год
№ банка |
Акционерный капитал, млн. руб. |
1 |
501 |
2 |
653 |
3 |
659 |
4 |
729 |
5 |
732 |
6 |
748 |
7 |
767 |
8 |
798 |
9 |
815 |
10 |
825 |
11 |
847 |
12 |
848 |
13 |
858 |
14 |
897 |
15 |
914 |
16 |
930 |
17 |
953 |
18 |
959 |
19 |
973 |
20 |
1000 |
1.1. Оценка статистической совокупности
Начальный этап построения ряда распределения заключается в проверке качества исследуемой статистической совокупности. Неоднородность совокупности – следствие значительной вариации признака и сильного различия условий, влияющих на формирование характеристик единиц совокупности. Резко выделяющиеся (аномальные) значения признака не позволяют на достаточно высоком уровне оценить и проанализировать статистические данные.
Для оценки однородности (качества) совокупности составляется табл. 1.2.
Определение средних степенных величин статистической совокупности.
№ банка |
Акционерный капитал, млн. руб. |
Среднегодовое число вкладчиков, тыс. человек |
1 |
501 |
30,85 |
2 |
653 |
35,14 |
3 |
659 |
33,35 |
4 |
729 |
48,43 |
5 |
732 |
46,49 |
6 |
748 |
57,08 |
7 |
767 |
51,26 |
8 |
798 |
61,46 |
9 |
815 |
52,48 |
10 |
825 |
43,44 |
11 |
847 |
59,13 |
12 |
848 |
57,69 |
13 |
858 |
58,36 |
14 |
897 |
60,72 |
15 |
914 |
68,79 |
16 |
930 |
67,28 |
17 |
953 |
54,05 |
18 |
959 |
68,09 |
19 |
973 |
72,67 |
20 |
1000 |
79,65 |
Проверка совокупности предполагает использование следующих двух
методов:
1. Расчет коэффициента вариации по формуле
, (1.1)
где – средняя арифметическая простая величина, характеризующая совокупность, рассчитывается по формуле
(1.2)
среднее квадратическое
Значение коэффициента вариации меньше 33,3% свидетельствует о том, что совокупность однородная и построенный по ней ряд распределения будет значимым. Значение больше 33,3% говорит о том, что совокупность неоднородна и из нее необходимо убрать резко выделяющиеся наблюдения.
Для расчета средней арифмитической и показателей вариации заполняется табл. 1.2. В рассматриваемом примере искомые средние степенные величины примут значения:
млн. руб, млн. руб.
Коэффициент вариации составит
Так как расчетное значение коэффициента вариации меньше 33,3% (14,99%<33,3%), то совокупность признается однородной.
1. Использование правил «трех сигма», которое заключается в соблюдении интервала:
Таким образом, любое индивидуальное значение признака должно попадать, в интервал (1.4). Если некоторые значения в этот интервал не входят, то они исключаются из изучаемой совокупности и все средние величины и показатели вариации пересчитываются заново.
В рассматриваемом примере все значения акционерного капитала входят в искомый интервал
Так как минимальное значение акционерного капитала по совокупности меньше нижней границы интервала «трех сигма» (1000>451,189), максимальное значение меньше верхней границы(501<1189,411), можно сделать вывод, что «аномальных» наблюдений нет и совокупность однородна.
1.2 Построение ряда распределения и расчет его основных характеристик
Ряд распределения состоит из двух элементов – варианты и частоты (и/или частности). Варианта значение изучаемого признака, находящегося в определенных границах. Величина варианты (интервала) зависит от размаха вариации и количества групп, на которые разбивается совокупность. Значение варианты рассчитывается по формуле
где соответственно максимальное и минимальное значение факторного признака;
количество интервалов, на которые делится совокупность.
При этом количество интервалов (n) определяется по формуле Стерджесса
n= 1+3,322lgN (1.6.)
При величине совокупности (N), равной двадцати, количество интервалов составит
N=1+3,322lg20=5 млн. руб,
и ряд распределения примет вид (см. табл. 1.3.)
Таблица 1.3
Ряд распределения банков по величине акционерного капитала
Группы (варианты) банков по величине акционерного капитала, млн. руб. |
Количество банков в группе |
Расчетные графы | ||
xi |
fi |
x̕i |
x̕ifi |
Si |
501-601 |
1 |
551 |
551 |
1 |
601-701 |
2 |
651 |
1302 |
3 |
701-801 |
5 |
751 |
3755 |
8 |
801-901 |
6 |
851 |
5106 |
14 |
901-1001 |
6 |
951 |
5706 |
20 |
20 |
16420 |
Графически ряд распределения изображен на рис. 1.1.
Ряд распределения банков по величине капитала: а - гистограмма, б- полигон.
1.2.1. Расчет показателей центра распределения
Показатели центра распределения – основные средние степенные и средние структурные величины ряда распределения рассчитываются по
формулам (1.7-1.9):
- средняя арифметическая взвешенная ( ) позволяет учитывать структуру совокупности, соотношение мелких и крупных предприятий
Информация о работе Статистическое изучение динамики социально-экономических явлений