Проведение статистического исследования
Органом наблюдения является автор данной курсовой работы. Данные собираются в течение месяца. Подготовительной работой будет разработка формы представления результатов исследования, разработка опросных листов для проведения саморегистрации. Данные листы содержат вопросы и место для ответа, некоторые вопросы будут содержать возможные варианты ответа. С инструкциями по заполнению население будет… Читать ещё >
Проведение статистического исследования (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
Целью выполнения данной работы является овладение статистическими методами при изучении социальных и экономических явлений и процессов и приобретение навыков использования статистической информации при принятии управленческих решений. Для этого студенты пройдут последовательно все этапы статистического исследования, начиная с самостоятельной организации и проведения статистического наблюдения и заканчивая всесторонним анализом полученных данных.
1. Проведение статистического наблюдения
Теоретико-методологический этап:
Для проведения статистического наблюдения была выбрана участковая больница. Целью наблюдения является количество населения, принимаемые данным учреждением за месяц. Задачи — определить число людей, обращающихся в больницу, провести обследование качества обслуживания, выявит отношение к платному лечению. Единицей наблюдения, как уже было указано выше, — участковая больница. Территорией наблюдения будет населенный пункт Кезского района Удмуртской Республики поселок Кузьма. Время наблюдения — один месяц. Программа наблюдения состоит из исследования качества обслуживания населения, количества людей, обращающихся за помощью в больницу. Вид наблюдения по времени проведения является единовременное. По охвату единиц — несплошное, разновидность несплошного — монографическое наблюдения. Способом наблюдения является документальное наблюдения и опрос. Вид опроса выбран саморегистрация.
Организационный план:
Органом наблюдения является автор данной курсовой работы. Данные собираются в течение месяца. Подготовительной работой будет разработка формы представления результатов исследования, разработка опросных листов для проведения саморегистрации. Данные листы содержат вопросы и место для ответа, некоторые вопросы будут содержать возможные варианты ответа. С инструкциями по заполнению население будет знакомиться устно.
Примерные вопросы опросного листа:
1. Дата заполнения______________________________________________
2. Возраст______________________________________________________
3. Пол: М Ж (нужное подчеркнуть)
4. Социальное положение: работающий, пенсионер, учащийся, ребенок (нужное подчеркнуть)
5. Место жительства______________________________________________
6. Удовлетворяет ли качество обслуживания? ________________________
7. Пожелания по качеству обслуживания ____________________________
_______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
8. Отношение к платному лечению_________________________________
_______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
9. Согласны ли вы будете, если за некоторые виды лечения будет взиматься плата. Если нет, почему________________________________ _______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
10. Часто ли вы вызываете врача на дом? Отношение к обслуживанию _______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
Контроль наблюдения необходим для выявления и устранения ошибок. В данном наблюдении может встретиться ошибка представительности. Для устранения этой ошибки проводится логический контроль. Ошибки будут исправляться лицом ответственным за наблюдение.
2. Группировка статистических данных
Численность занятых в экономике по занятиям в 2009 году По данным выборочного обследования населения по проблемам занятости. Данные приведены по основному или единственному месту работы.
Перечень группировок занятий приведен в соответствии с Общероссийским классификатором занятий. (на конец ноября; тыс. чел.)
Всего | ||
Занятые в экономике — всего | ||
в том числе: | ||
руководители (представители) органов власти и управления всех уровней, включая руководителей организаций | ||
специалисты высшего уровня квалификации в области естественных и технических наук | ||
специалисты высшего уровня квалификации в области биологических, сельскохозяйственных наук и здравоохранения | ||
специалисты высшего уровня квалификации в области образования | ||
прочие специалисты высшего уровня квалификации | ||
специалисты среднего уровня квалификации физических и инженерных направлений деятельности | ||
специалисты среднего уровня квалификации и вспомогательный персонал естественных наук и здравоохранения | ||
специалисты среднего уровня квалификации в сфере образования | ||
средний персонал в области финансово-экономической, административной и социальной деятельности | ||
работники, занятые подготовкой информации, оформлением документации и учетом | ||
работники сферы обслуживания | ||
работники сферы индивидуальных услуг и защиты граждан и собственности | ||
продавцы, демонстраторы товаров, натурщики и демонстраторы одежды | ||
рабочие жилищно-коммунального хозяйства | ||
рабочие кино, — телестудий и родственных профессий, рабочие, занятые на рекламно-оформительских и реставрационных работах | ||
квалифицированные работники сельского, лесного, охотничьего хозяйств, рыбоводства и рыболовства | ||
рабочие, занятые на горных, горно-капитальных и на строительно-монтажных и строительно-ремонтных работах | ||
рабочие металлообрабатывающей и машиностроительной промышленности | ||
рабочие, выполняющие прецизионные работы по металлу и другим материалам, рабочие художественных промыслов и других видов производств в художественной промышленности, рабочие полиграфического производства | ||
профессии рабочих транспорта и связи | ||
другие квалифицированные рабочие, занятые в промышленности, на транспорте, в связи, геологии и разведке недр | ||
операторы, аппаратчики и машинисты промышленных установок | ||
операторы, аппаратчики, машинисты промышленного оборудования и сборщики изделий | ||
водители и машинисты подвижного оборудования | ||
неквалифицированные рабочие сферы обслуживания, жилищно-коммунального хозяйства, торговли и родственных видов деятельности | ||
неквалифицированные рабочие сельского, лесного, охотничьего хозяйств, рыбоводства и рыболовства | ||
неквалифицированные рабочие, занятые в промышленности, строительстве, на транспорте, в связи, геологии и разведке недр | ||
профессии неквалифицированных рабочих, общие для всех видов экономической деятельности | ||
Группировочным признаком является численность людей, занятых в экономике.
Так как признак количественный, следовательно, количество групп рассчитывается по формуле Стерджесса:
n=1+3,322*lgN,
где N — объем совокупности.
Рассчитаем количество групп:
n=1+3,322*lg28 = 5,821? 6, n = 6
Определяем интервал группировки. Т.к. вариация исходных данных большая, то интервалы будут равные и закрытые, поэтому их величину определяем по формуле:
где Xmax — наибольшее значение признака совокупности, Xmin — наименьшее значение признака совокупности, n — количество групп в группировке.
Рассчитаем интервалы группировки:
Единицы совокупности распределяются по группам
Значение группировочного признака | Количество единиц совокупности в группе | |
Хmin + i = X1 * (Xmin — X1) | ||
X1 + i = X2 * (X1+X2) | ||
… | ||
Xn-1 + i = Xn * (Xn-1 — Xn) | ||
Итого | N | |
На основании полученных данных построим группировочную таблицу, учитывая, что округление интервала производилось в сторону увеличения, то нижняя граница последнего интервала будет больше чем наибольшее значение исходных данных:
Численность занятых в экономике | Количество единиц в совокупности в группе | |
53 — 1138 | ||
1138−2223 | ||
2223 — 3308 | ||
3308 — 4393 | ||
4393 — 5478 | ||
5478 — 6563 | ||
Итого | ||
3. Расчет характеристик вариационного ряда
По полученной группировке построим вариационный ряд, рассчитаем показатели центра распределения и показатели вариации распределения. Т.к. группировка строилась по количественному признаку, то получим вариационный ряд. Он состоит из вариант (отдельные значения варьируемого признака в совокупности) и частот (количество единиц совокупности с данным значением признака).
К показателям центра распределения относятся средняя арифметическая, мода, медиана.
Средняя арифметическая рассчитывается по формуле:
где m — количество групп; xj — варианты; fj — частоты.
В интервальных рядах вместо вариант xj используется середина интервала .
Найдем середину каждого из интервалов. Она находится по формуле:
где xверх — верхняя граница интервала; xниж — нижняя граница интервала.
Рассчитаем середину каждого интервала:
Рассчитаем среднюю арифметическую:
Таким образом, 2572 тыс. чел. — наиболее характерное значение численности населения, занятого в экономике.
Следующим показателем центра распределения является мода. В интервальных рядах по наибольшей частоте определяется модальный интервал, а затем рассчитывается мода по формуле:
где X0 — нижняя граница модального интервала; fMo — частота модального интервала; fMo-1 — частота предмодального интервала; fMo+1 — частота послемодального интервала; i — величина модального интервала.
Модальным интервалом является первая группа в группировочной таблице. Рассчитаем моду:
Таким образом, значение 505 тыс. чел. — наиболее часто встречаемое среди занятых в экономике.
Далее находим медиану. В интервальных рядах медиана равна варианте, накопленная частота которой больше либо равна половине объема совокупности (f / Me). Накопленная частота (f /) в каждой группе рассчитывается сложением частоты в своей группе с частотами всех предыдущих групп. Медиана находится по формуле:
где X0 — нижняя граница медианного интервала; fMe-1/ - накопленная частота предмедианного интервала; fMe — частота медианного интервала; i — величина медианного интервала.
Половина объема совокупности равна 14 (). Медианным интервалом является вторая группа, т. к. ее накопленная частота равна 14. Теперь рассчитаем медиану:
Половина из обследованных признаков меньше 2223 тыс. чел., а другая половина больше.
Теперь рассчитаем показатели центра распределения. К ним относятся: размах вариации, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение, дисперсия, коэффициент вариации.
Размах вариации рассчитывается по формуле:
где — наибольшее и наименьшее значения признака в совокупности.
Рассчитаем размах вариации:
Среднее линейное отклонение рассчитывается как средняя арифметическая из модулей отклонений вариант от средней. Т.к. данные сгруппированы, то рассчитывается среднее линейное отклонение взвешенное:
где xj — варианты; f j — частоты; - среднее арифметическое.
Рассчитаем среднее линейное отклонение взвешенное:
Среднее квадратическое отклонение рассчитывается как корень из средней арифметической квадратов отклонений от средней. По сгруппированным данным рассчитывается среднее квадратическое отклонение взвешенное:
где m — количество групп; x/j — середина j-го интервала; - средняя арифметическая; f j — частота j-го интервала.
Рассчитаем седнее квадратическое отклонение взвешенное:
На 1667 и на 1925 тыс. чел. в среднем отличаются отдельные значения совокупности от средней численности занятых в экономике.
Взвешенная дисперсия рассчитывается по формуле:
где — середина интервала; - среднее арифметическое; f j — частоты.
Рассчитаем взвешенную дисперсию:
Найдем типичность средней величины через коэффициент вариации:
где — средняя арифметическая; - среднее квадратическое отклонение.
Рассчитаем данный показатель:
Так как коэффициент > 40%, следовательно, средняя нетипична, а исследуемая совокупность неоднородна.
4. Анализ связи между признаками по аналитической группировке
Денежные доходы и потребительские расходы в расчете на душу населения (рублей)
Февраль 2009 г.1) | |||
Денежные доходы | Потребительские расходы | ||
Российская Федерация | 14 895,6 | 10 290,3 | |
Центральный федеральный округ | 20 480,7 | 13 519,9 | |
Белгородская область | 11 930,2 | 7776,6 | |
Брянская область | 10 430,6 | 7665,4 | |
Владимирская область | 9643,7 | 6154,2 | |
Воронежская область | 10 188,7 | 7243,6 | |
Ивановская область | 8573,7 | 6059,9 | |
Калужская область | 12 061,2 | 8413,0 | |
Костромская область | 10 044,1 | 5775,5 | |
Курская область | 11 145,3 | 7992,8 | |
Липецкая область | 11 829,3 | 8547,9 | |
Московская область | 18 288,0 | 12 725,4 | |
Орловская область | 9177,9 | 6387,1 | |
Рязанская область | 9407,0 | 7030,9 | |
Смоленская область | 12 416,5 | 7872,3 | |
Тамбовская область | 10 240,3 | 7579,6 | |
Тверская область | 10 772,9 | 8179,3 | |
Тульская область | 12 497,5 | 8157,2 | |
Ярославская область | 11 723,8 | 7716,2 | |
г. Москва | 40 215,5 | 25 492,4 | |
Приволжский федеральный округ | 12 130,1 | 8610,7 | |
Республика Башкортостан | 12 213,3 | 9015,1 | |
Республика Марий Эл | 7777,3 | 5931,2 | |
Республика Мордовия | 7942,8 | 4948,6 | |
Республика Татарстан | 14 693,7 | 11 033,6 | |
Удмуртская Республика | 9668,8 | 6451,2 | |
Чувашская Республика | 8169,8 | 5769,5 | |
Пермский край | 15 717,9 | 10 835,8 | |
Кировская область | 9487,0 | 6008,8 | |
Нижегородская область | 12 436,3 | 8925,0 | |
Оренбургская область | 10 637,7 | 6664,8 | |
Пензенская область | 9741,3 | 6816,3 | |
Самарская область | 17 697,0 | 12 743,2 | |
Саратовская область | 8996,3 | 6150,0 | |
Ульяновская область | 8439,6 | 6672,2 | |
Дальневосточный федеральный округ | 15 262,8 | 9585,2 | |
Республика Саха (Якутия) | 17 683,6 | 10 509,0 | |
Камчатский край | 20 510,9 | 9693,1 | |
Приморский край | 12 149,9 | 8507,0 | |
Хабаровский край | 14 877,6 | 9919,9 | |
Амурская область | 13 400,5 | 6999,1 | |
Магаданская область | 20 072,3 | 10 176,7 | |
Сахалинская область | 22 901,2 | 16 124,3 | |
Еврейская авт. область | 11 426,1 | 7158,4 | |
Чукотский авт. округ | 20 066,4 | 9272,8 | |
По имеющимся данным определим признак-фактор и признак-результат. Признак-фактор — денежные доходы, признак-результат — потребительские расходы. Построим группировку по признаку-фактору. Для этого определим количество групп и величину интервалов по вышеприведенным формулам.
Количество групп возьмем равной 5
На основании полученных данных построим группировочную таблицу:
Денежные доходы населения | Количество в группе | |
7777,3 — 14 264,94 | ||
14 264,94 — 20 752,58 | ||
20 752,58 — 27 240,22 | ||
27 240,22 — 33 727,86 | ||
33 727,86 — 40 215,5 | ||
Итого | ||
В каждой группе рассчитаем среднее значение результативного признака как простую среднюю арифметическую из значений результативного признака у всех единиц совокупности, входящих в данную группу. Она рассчитывается по формуле:
где yj — значение результативного признака в группе; n — количество единиц в группе.
не будет, т. к. данное значение признака-фактора отсутствует.
Аналитическая группировочная таблица
Интервалы признака-фактора | Количество единиц в группе | Среднее значение результативного признака по группам | |
7777,3 — 14 264,94 | 7152,29 | ||
14 264,94 — 20 752,58 | 10 767,73 | ||
20 752,58 — 27 240,22 | 16 124,3 | ||
27 240,22 — 33 727,86 | |||
33 727,86 — 40 215,5 | 25 492,4 | ||
11 907,34 | |||
По полученным данным проведем дисперсионный анализ и определим характер связи.
В анализе рассчитываются три вида дисперсии: межгрупповая, средняя внутригрупповая, общая.
Межгрупповая дисперсия рассчитывается по формуле:
где — групповые средние результативного признака; fj — групповые частоты; - общая средняя результативного признака в совокупности.
8 976 355,22 рублей — вариация потребительских расходов под влиянием денежных доходов.
Для расчета средней внутригрупповой дисперсии сначала находится внутригрупповые дисперсии по каждой группе аналитической группировки:
где yij — отдельные значения результативного признака в j-й группе; - среднее значение результативного признака в j-й группе; fj — частота в j-й группе.
Рассчитаем внутригрупповые дисперсии:
— отсутствует, т. к. нет результативного признака в 4-ой группе.
Средняя внутригрупповая дисперсия:
где — внутригрупповая дисперсия по каждой группе; - частота в j-й группе.
547 342,2 — случайная вариация потребительских расходов, возникающая под влиянием денежных доходов.
Общая дисперсия находится по формуле:
где — межгрупповая дисперсия; - внутригрупповая дисперсия.
Рассчитаем общую дисперсию:
Мерой тесноты связи между результативным и факторным признаками является коэффициент детерминации:
Рассчитаем коэффициент детерминации:
0,94 — эта часть общей вариации потребительских расходов объясняется денежными доходами.
Эмпирическое корреляционное отношение показывает тесноту связи:
Рассчитаем данный показатель:
Определяем показатель силы связи:
где — средние значения результативного признака в первой и последней группах; - середины интервалов факторного признака в первой и последней группах.
Для этого определим середины первой и последней групп, по вышеприведенным формулам:
Рассчитаем силу связи:
Из данного показателя следует, что сила связи прямая, т. е. при увеличении денежных доходов на 1 рубль происходит увеличение потребительских расходов на 0,71 рубль.
5. Корреляционно-регрессионный анализ
Данный анализ проведем на основании данных, приведенных в задании 4.4.
Денежные доходы | Потребительские расходы | ||
Белгородская область | 11 930,2 | 7776,6 | |
Брянская область | 10 430,6 | 7665,4 | |
Владимирская область | 9643,7 | 6154,2 | |
Воронежская область | 10 188,7 | 7243,6 | |
Ивановская область | 8573,7 | 6059,9 | |
Калужская область | 12 061,2 | 8413,0 | |
Костромская область | 10 044,1 | 5775,5 | |
Курская область | 11 145,3 | 7992,8 | |
Липецкая область | 11 829,3 | 8547,9 | |
Московская область | 18 288,0 | 12 725,4 | |
Орловская область | 9177,9 | 6387,1 | |
Рязанская область | 9407,0 | 7030,9 | |
Смоленская область | 12 416,5 | 7872,3 | |
Тамбовская область | 10 240,3 | 7579,6 | |
Тверская область | 10 772,9 | 8179,3 | |
Тульская область | 12 497,5 | 8157,2 | |
Ярославская область | 11 723,8 | 7716,2 | |
г. Москва | 40 215,5 | 25 492,4 | |
Республика Башкортостан | 12 213,3 | 9015,1 | |
Республика Марий Эл | 7777,3 | 5931,2 | |
Республика Мордовия | 7942,8 | 4948,6 | |
Республика Татарстан | 14 693,7 | 11 033,6 | |
Удмуртская Республика | 9668,8 | 6451,2 | |
Чувашская Республика | 8169,8 | 5769,5 | |
Пермский край | 15 717,9 | 10 835,8 | |
Кировская область | 9487,0 | 6008,8 | |
Нижегородская область | 12 436,3 | 8925,0 | |
Оренбургская область | 10 637,7 | 6664,8 | |
Пензенская область | 9741,3 | 6816,3 | |
Самарская область | 17 697,0 | 12 743,2 | |
Саратовская область | 8996,3 | 6150,0 | |
Ульяновская область | 8439,6 | 6672,2 | |
Республика Саха (Якутия) | 17 683,6 | 10 509,0 | |
Камчатский край | 20 510,9 | 9693,1 | |
Приморский край | 12 149,9 | 8507,0 | |
Хабаровский край | 14 877,6 | 9919,9 | |
Амурская область | 13 400,5 | 6999,1 | |
Магаданская область | 20 072,3 | 10 176,7 | |
Сахалинская область | 22 901,2 | 16 124,3 | |
Еврейская авт. область | 11 426,1 | 7158,4 | |
Чукотский авт. округ | 20 066,4 | 9272,8 | |
Изобразим связь между данными признаками графически:
Исследуется парная линейная корреляция:
Рассчитаем параметры a и b:
Промежуточные расчеты приводим в таблице:
Денеж-ные доходы (х) | Потреби-тельские расходы (у) | ||||||||
11 930,2 | 7776,6 | — 1173,8 | 1 377 806,44 | — 835,4 | 697 893,16 | 980 592,52 | |||
10 430,6 | 7665,4 | — 2673,4 | 7 147 067,56 | — 946,6 | 896 051,56 | 2 530 640,44 | |||
9643,7 | 6154,2 | — 3460,3 | 11 973 676,09 | — 2457,8 | 6 040 780,84 | 8 504 725,34 | |||
10 188,7 | 7243,6 | — 2915,3 | 8 498 974,09 | — 1368,4 | 1 872 518,56 | 3 989 296,52 | |||
8573,7 | 6059,9 | — 4530,3 | 20 523 618,09 | — 2552,1 | 6 513 214,41 | 11 561 778,63 | |||
12 061,2 | — 1042,8 | 1 087 431,84 | — 199 | 207 517,2 | |||||
10 044,1 | 5775,5 | — 3059,9 | 9 362 988,01 | — 2836,5 | 8 045 732,25 | 8 679 406,35 | |||
11 145,3 | 7992,8 | — 1958,7 | 3 836 505,69 | — 619,2 | 383 408,64 | 1 212 827,04 | |||
11 829,3 | 8547,9 | — 1274,7 | 1 624 860,09 | — 64,1 | 4108,81 | 81 708,27 | |||
12 725,4 | 4113,4 | 16 920 079,56 | 21 323 865,6 | ||||||
9177,9 | 6387,1 | — 3926,1 | 15 414 261,21 | — 2224,9 | 4 950 180,01 | 8 735 179,89 | |||
7030,9 | — 3697 | — 1581,1 | 2 499 877,21 | 5 845 326,7 | |||||
12 416,5 | 7872,3 | — 687,5 | 472 656,25 | — 739,7 | 547 156,09 | 508 543,75 | |||
10 240,3 | 7579,6 | — 2863,7 | 8 200 977,69 | — 1032,4 | 1 065 849,76 | 2 956 483,88 | |||
10 772,9 | 8179,3 | — 2331,1 | 5 434 027,21 | — 432,7 | 187 229,29 | 1 008 666,97 | |||
12 497,5 | 8157,2 | — 606,5 | 367 842,25 | — 454,8 | 206 843,04 | 275 836,2 | |||
11 723,8 | 7716,2 | — 1380,2 | 1 904 952,04 | — 895,8 | 802 457,64 | 1 236 383,16 | |||
40 215,5 | 25 492,4 | 27 111,5 | 735 033 432,3 | 16 880,4 | 284 947 904,2 | 457 652 964,6 | |||
12 213,3 | 9015,1 | — 890,7 | 793 346,49 | 403,1 | 162 489,61 | — 359 041,17 | |||
7777,3 | 5931,2 | — 5326,7 | 28 373 732,89 | — 2680,8 | 7 186 688,64 | 14 279 817,36 | |||
7942,8 | 4948,6 | — 5161,2 | 26 637 985,44 | — 3663,4 | 13 420 499,56 | 18 907 540,08 | |||
14 693,7 | 11 033,6 | 1589,7 | 2 527 146,09 | 2421,6 | 5 864 146,56 | 3 849 617,52 | |||
9668,8 | 6451,2 | — 3435,2 | 11 800 599,04 | — 2160,8 | 4 669 056,64 | 7 422 780,16 | |||
8169,8 | 5769,5 | — 4934,2 | 24 346 329,64 | — 2842,5 | 8 079 806,25 | 14 025 463,5 | |||
15 717,9 | 10 835,8 | 2613,9 | 6 832 473,21 | 2223,8 | 4 945 286,44 | 5 812 790,82 | |||
6008,8 | — 3617 | — 2603,2 | 6 776 650,24 | 9 415 774,4 | |||||
12 436,3 | — 667,7 | 445 823,29 | — 208 990,1 | ||||||
10 637,7 | 6664,8 | — 2466,3 | 6 082 635,69 | — 1947,2 | 3 791 587,84 | 4 802 379,36 | |||
9741,3 | 6816,3 | — 3362,7 | 11 307 751,29 | — 1795,7 | 3 224 538,49 | 6 038 400,39 | |||
12 743,2 | 4131,2 | 17 066 813,44 | 18 974 601,6 | ||||||
8996,3 | — 4107,7 | 16 873 199,29 | — 2462 | 10 113 157,4 | |||||
8439,6 | 6672,2 | — 4664,4 | 21 756 627,36 | — 1939,8 | 3 762 824,04 | 9 048 003,12 | |||
17 683,6 | 4579,6 | 20 972 736,16 | 8 687 501,2 | ||||||
20 510,9 | 9693,1 | 7406,9 | 54 862 167,61 | 1081,1 | 1 168 777,21 | 8 007 599,59 | |||
12 149,9 | — 954,1 | 910 306,81 | — 105 | 100 180,5 | |||||
14 877,6 | 9919,9 | 1773,6 | 3 145 656,96 | 1307,9 | 1 710 602,41 | 2 319 691,44 | |||
13 400,5 | 6999,1 | 296,5 | 87 912,25 | — 1612,9 | 2 601 446,41 | — 478 224,85 | |||
20 072,3 | 10 176,7 | 6948,3 | 48 278 872,89 | 1564,7 | 2 448 286,09 | 10 872 007,01 | |||
22 901,2 | 16 124,3 | 9797,2 | 95 985 127,84 | 7512,3 | 56 434 651,29 | 73 599 505,56 | |||
11 426,1 | 7158,4 | — 1677,9 | 2 815 348,41 | — 1453,6 | 2 112 952,96 | 2 438 995,44 | |||
20 066,4 | 9272,8 | 6942,4 | 48 196 917,76 | 660,8 | 436 656,64 | 4 587 537,92 | |||
Итого | 537 253,5 | 353 094,9 | 492 253 673,8 | 769 548 829,3 | |||||
Сред-нее | |||||||||
Рассчитаем параметры уравнения:
Составим уравнение парной линейной корреляции:
Составим график теоретического значения потребительских расходов:
Найдем тесноту связи между денежными доходами и потребительскими расходами:
Рассчитаем данный показатель:
Рассчитаем коэффициент детерминации:
Т.о. связь между потребительскими расходами и денежными доходами весьма тесная, изменение потребительских расходов на 90% зависит от денежных доходов населения.
6. Анализ рядов динамики
Численность постоянного населения на 1 января, человек, на 1 января
Удмуртская Республика | |||||||||||
По приведенным данным рассчитаем основные характеристики интервального ряда динамики:
наблюдение статистический группировка вариационный
Характеристики ряда динамики | Цепные | Базисные | |
1. Абсолютный прирост | |||
2. Темп роста | |||
3. Темп прироста | |||
Средние характеристики интервального ряда динамики определяется по формуле:
Средний уровень ряда:
где — значение i-го уровня; n — количество уровней в ряду динамики.
По данным формулам рассчитаем показатели:
Абсолютный прирост цепной:
;
Абсолютный прирост базисный:
;
Темп роста цепной:
;
Темп роста базисный:
;
Темп прироста цепной:
;
Темп прироста базисный:
.
Аналогично рассчитываются показатели за другие года. При этом, цепные показатели имеют переменную базу сравнения, а базисные — постоянную — 2001 года.
В таблице приведены рассчитанные показатели:
Абсолютный прирост | Темп роста | Темп прироста | ||||||
Цепные | Базисные | Цепной | Базисный | Цепной | Базисный | |||
— 5838 | — 5838 | 0,996 354 | 0,996 354 | — 0,365 | — 0,365 | |||
— 7517 | — 13 355 | 0,995 289 | 0,99 166 | — 0,471 | — 0,834 | |||
— 9867 | — 23 222 | 0,993 787 | 0,985 499 | — 0,621 | — 0,0145 | |||
— 10 011 | — 33 233 | 0,993 657 | 0,979 248 | — 0,634 | — 0,2 075 | |||
— 7916 | — 41 149 | 0,994 952 | 0,974 305 | — 0,505 | — 0,0257 | |||
— 7501 | — 48 650 | 0,995 192 | 0,969 621 | — 0,481 | — 0,3 038 | |||
— 8333 | — 56 983 | 0,994 633 | 0,964 417 | — 0,537 | — 0,3 558 | |||
— 6568 | — 63 551 | 0,995 747 | 0,960 316 | — 0,425 | — 0,3 968 | |||
— 5122 | — 68 673 | 0,996 669 | 0,957 117 | — 0,333 | — 0,4 288 | |||
Далее найдем средний уровень интервального ряда по формуле:
где yi — уровни ряда; n — количество уровней в ряду.
Рассчитаем данный показатель:
Проанализировав полученные данные можно сказать, что численность постоянного населения в Удмуртии на протяжении 10 лет постепенно снижается. По сравнению с 2001 годом, в 2010 году уменьшение численности достигло на данный момент наибольшего значения — 68 673 человека. Темп роста цепной показывает, на сколько изменилась численность населения по сравнению с предыдущим годом. В среднем численность уменьшается на 0,05 долей. А уменьшение данного показателя по сравнению с 2001 годом варьируется от 0,04 до 0,5. В данном случае цепной темп прироста показывает уменьшение абсолютного прироста относительно численности населения в разные годы (от 0,006 до 0,003). А базисный — относительно 2001 года. Это уменьшение варьируется от 0,006 до 0,09.
Произведем сглаживание ряда с помощью скользящей средней. Для этого установим звенья скользящей средней — 3. Теперь рассчитаем средние уровни в каждом звене по формулам:
и т.д.
Т.к. в звене нечетное количество элементов, то можно определить тенденцию по ряду скользящих средних. Для этого построим график и нанесем на него полученный тренд.
Произведем сглаживание ряда динамики с помощью аналитического выравнивания по адекватной функции. В данном методе тенденция рассматривается как функция от времени:. Выберем линейную функцию:. Параметры а0, а1 находятся по формулам:
Промежуточные расчеты приведены в таблице:
Год | Численность | ty | |||
3 128 333,793 | |||||
3 129 115,379 | |||||
3 129 896,965 | |||||
3 130 678,551 | |||||
3 131 460,137 | |||||
3 132 241,723 | |||||
3 133 023,309 | |||||
3 133 804,894 | |||||
3 134 586,48 | |||||
3 135 368,066 | |||||
Итого | |||||
Теперь рассчитаем необходимые параметры:
Подставив полученные параметры в уравнение функции, найдем, тенденцию и представим ее на графике:
Из проведенного анализа можно сделать вывод о том, что численность населения имеет тенденцию к постепенному увеличению.
7. Индексы
Динамика реализации овощей на рынках города в 2010 году
№ п/п | Наименование товара | Январь | Февраль | Март | Апрель | Май | ||||||
Продано товаров, ц | Оборот, тыс. руб. | Продано товаров, ц | Оборот, тыс. руб. | Продано товаров, ц | Оборот, тыс. руб. | Продано товаров, ц | Оборот, тыс. руб. | Продано товаров, ц | Оборот, тыс. руб. | |||
Картофель | 299, 8 | 40,5 | 269,0 | 40,4 | 246,1 | 36,9 | 249,4 | 37,4 | 238,0 | 32,1 | ||
Капуста | 26,3 | 10,6 | 35,4 | 17,7 | 29,0 | 14,5 | 40,5 | 20,3 | 35,0 | 13,7 | ||
Лук репчатый | 75,4 | 30,2 | 82,7 | 49,6 | 57,8 | 40,5 | 65,4 | 45,2 | 45,8 | 29,8 | ||
Свёкла | 31,9 | 8,0 | 35,5 | 10,1 | 27,4 | 8,3 | 36,4 | 12,7 | 25,5 | 8,9 | ||
Морковь | 22,1 | 14,8 | 29,4 | 25,0 | 22,6 | 22,2 | 28,8 | 28,9 | 22,7 | 22,7 | ||
Рассчитаем цепные индексы, проверим правильность расчетов индексов, используя их взаимосвязь, рассчитаем сводные индексы цен и физических объемов с постоянными и переменными весами, сделаем выводы об изменении исследуемых показателей.
Индивидуальные цепные индексы рассчитываются по формулам:
и т.д.
Для проверки правильности расчета найдем индивидуальные базисные индексы цены:
Приведем пример расчета по одному из этих показателей, остальные приведем в таблице:
Февраль | Март | Апрель | Май | Проверка | ||
Индексы цепные | ||||||
Картофель | 0,9975 | 0,9134 | 1,0136 | 0,8583 | 0,7926 | |
Капуста | 1,6698 | 0,8192 | 1,4 | 0,6749 | 1,2925 | |
Лук репчатый | 1,6424 | 0,8165 | 1,1161 | 0,6593 | 0,9868 | |
Свёкла | 1,2625 | 0,8218 | 1,5301 | 0,7008 | 1,1125 | |
Морковь | 1,6892 | 0,888 | 1,3018 | 0,7855 | 1,5338 | |
Индексы базисные | ||||||
Картофель | 0,9975 | 0,9111 | 0,9235 | 0,7926 | ||
Капуста | 1,6698 | 1,3679 | 1,9151 | 1,2925 | ||
Лук репчатый | 1,6424 | 1,3411 | 1,4967 | 0,9868 | ||
Свёкла | 1,2625 | 1,0375 | 1,5875 | 1,1125 | ||
Морковь | 1,6892 | 1,5 | 1,9527 | 1,5338 | ||
Проверка основана на связи индексов: произведение цепных индексов дает базисный индекс последнего периода.
Рассчитаем сводные индексы цен и физического объема.
Общие цепные индексы цены:
и т.д.
Общие базисные индексы цены:
и т.д.
Общие цепные индексы физического объема:
и т.д.
Общие базисные индексы физического объема:
Рассчитаем по одному из индексов, а остальные приведем в таблице:
Картофель | Капуста | Лук репчатый | Свёкла | Морковь | сумма | ||
10 867,6 | 626,58 | 4101,92 | 358,55 | 16 689,65 | |||
10 894,5 | 375,24 | 2497,54 | 435,12 | 14 486,4 | |||
9081,09 | 420,5 | 2340,9 | 227,42 | 501,72 | 12 571,63 | ||
9967,05 | 307,4 | 1745,56 | 219,2 | 334,48 | 12 573,69 | ||
9327,56 | 822,15 | 2956,08 | 462,28 | 832,32 | 14 400,39 | ||
10 100,7 | 429,3 | 1975,08 | 291,2 | 426,24 | 13 222,52 | ||
9202,86 | 587,25 | 2648,7 | 302,12 | 639,36 | 13 380,29 | ||
12 141,9 | 3177,88 | 9053,96 | 2398,4 | 4437,04 | 31 209,18 | ||
9942,44 | 513,3 | 2866,88 | 276,74 | 14 164,36 | |||
7639,8 | 479,5 | 1364,84 | 226,95 | 515,29 | 10 226,38 | ||
8901,2 | 710,5 | 2070,16 | 323,85 | 656,03 | 12 661,74 | ||
1383,16 | 335,96 | 11 933,12 | |||||
февраль | март | апрель | май | ||
Индексы цены цепные | 1,152 091 | 0,887 554 | 1,76 239 | 0,80 766 | |
Индексы цены базисные | 1,152 091 | 0,999 836 | 1,89 081 | 0,856 975 | |
Индексы физического объема цепные | 0,464 171 | 0,867 965 | 1,51 602 | 0,902 485 | |
Индексы физического объема базисные | 0,464 171 | 0,402 884 | 0,423 674 | 0,382 359 | |
Анализируя индивидуальные цепные индексы можно сделать следующие выводы. Цена на картофель в феврале уменьшилась на 0,25% по сравнению с ценами в январе. А цены на капусту, лук, свёклу, морковь растут на 68,98%, 64,24%, 26,25% и 68,92% соответственно. В марте цены, по сравнению с февральскими ценами, на данную продукцию уменьшились, в апреле снова поднялись в сравнении с мартом, а в мае снова упали.
Анализируя базисные индексы цен, можно сказать, что на картофель цена имеет тенденцию к снижению по сравнению с ценами января. На остальную сельскохозяйственную продукцию — к увеличению.
Общие цепные индексы цены показывают изменение стоимости товаров в данном месяце по сравнению с ценами предыдущего месяца и объемом продаж данного месяца. В феврале, например, стоимость товаров увеличилась на 15,21%, в марте уменьшилась на 11,24%, в апреле увеличилась на 7,62%, в мае снова снизилась на 11,23%.
Общие базисные индексы цены показывают изменение стоимости товаров в данном месяце по сравнению с ценами января и объемом продаж в данном месяце. Так, в феврале и апреле данный индекс увеличился на 15,21% и 8,92% соответственно, в марте и мае уменьшился на 0,02% и 14,3% соответственно.
Общие цепные индексы физического объема показывают изменение товарооборота в данном месяце и цены января по сравнению с ценами января и объемам продаж в предыдущем месяце. По данной таблице видно, что в феврале, марте и мае этот индекс уменьшился на 53,58%, 13,2% и 9,75% соответственно. А в апреле — увеличился на 5,16%.
Общие базисные индексы физического объема показывают изменение товарооборота в данном месяце и цены января по сравнению с ценами и объемом продаж в январе. Данный показатель на протяжении всех исследуемых месяцев уменьшаются на 53,58% в феврале, на 40,2% в марте, на 57,63% в апреле и 61,76% в мае.
1. Методические указания по выполнению курсовой работы по дисциплине «Статистика» — Глазов, 2006. — 32 с.
2. www.gks.ru