Ирина Эланс

Автор который поможет с любыми образовательными и учебными заданиями

Исследование деятельности объекта с помощью метода группировок

ФЕДЕРАЛЬНОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ НЕФТИ И ГАЗА ИМЕНИ И.М.ГУБКИНА

Курсовая работа

По курсу: ”Статистика”

На тему:

“Исследование деятельности объекта с помощью метода группировок”

Проверила: Работу выполнила:

к.э.н., доцент студентка группы ВЭН-10-3

Диденко Татьяна Викторовна Башкирова Юлия Валерьевна

Содержание

1.Введение. 4

2.Методы группировок и его место в системе статистических методов 5

2.1.Виды статистических группировок и их задачи. 5

2.2.Принцип построения статистических группировок и классификаций. 7

2.3.Ряды распределения и группировки. 11

2.4.Вторичная группировка. 16

3.Дочернее предприятие ООО”ГАЗПРОМ ДОБЫЧА АСТРАХАНЬ” 17

3.1.Значимость дочернего предприятия ООО”ГАЗПРОМ ДОБЫЧА АСТРАХАНЬ” 17

3.2.Основные виды деятельности и перспективы ООО”ГАЗПРОМ ДОБЫЧА АСТРАХАНЬ” 17

3.3.Рассчетная часть предприятия ООО”ГАЗПРОМ ДОБЫЧА АСТРАХАНЬ” 18

3.4.Применение методов типологической группировки наименований колонн скважины по признаку диаметра долота и расширителя. 20

3.5.применение аналитической группировки по факториальному признаку при взаимосвязи основных показателей ствола скважины. 22

4.Заключение 24

1.Введение.

Важнейшим этапом исследования социально-экономических явлений и процессов является систематизация первичных данных и получение на этой основе сводной характеристики объекта в целом при помощи обобщающих показателей.

В результате первой стадии статистического исследования (статистического наблюдения) получают статистическую информацию, представляющую собой большое количество первичных, разрозненных сведений об отдельных единицах объекта исследования. Дальнейшая задача статистики заключается в том, чтобы привести эти материалы в определенный порядок, систематизировать и на этой основе дать сводную характеристику всей совокупности фактов при помощи обобщающих статистических показателей, отражающих сущность социально-экономических явлений и определенные статистические закономерности. Это достигается в результате сводки – второй стадии статистического исследования.

В сводке статистического материала отдельные единицы статистической совокупности объединяются в группы при помощи метода группировок.

Таким образом, группировка является одним из первичных методов обработки новой статистической информации , которая позволяет проводить последующий статистический анализ.

В данной курсовой работе рассматривается второй этап статистического исследования – группировка. Описываются все виды группировок и задачи, решаемые соответствующими видами группировок.

2.Методы группировок и его место в системе статистических методов

Отдельные единицы статистической совокупности объединяют в группы с помощью метода группировок. Это позволяет сжать собранную информацию, и на этой основе выявить закономерности, присущие изучаемому явлению.

Группировкой называется расчленение совокупности на группы по определенным существенным для них признакам. Группировка считается одним их самых сложных в методологическом плане этапов статистического исследования. Значение группировок состоит в том, что этот метод:

Обеспечивает систематизацию и обобщение результатов наблюдения.
Является основой применения других методов статистического анализа основных сторон и характерных особенностей изучаемых явлений.

В процессе группировки происходит распределение единиц статистической совокупности по группам, однородным в каком-либо существенном отношении, и дается характеристика таких групп с помощью системы показателей в целях выделения типов явлений, изучения их структуры и взаимосвязей.

Таким образом, с помощью метода группировок решаются следующие задачи:

Выделение социально-экономических типов явлений;
Изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем;
Выявление связи и зависимости между явлениями.

2.1.Виды статистических группировок и их задачи.

При проведении группировки приходится решать ряд задач:

1) выделение группировочного признака;

2) определение числа групп и величины интервалов;

3) при наличии нескольких группировочных признаков описание того, как они комбинируются между собой;

4) установление показателей, которыми должны характеризоваться группы, т.е. сказуемого группировки

Статистические группировки и классификации преследуют цели выделения качественно однородных совокупностей, изучения структуры совокупности, исследования существующих зависимостей. Каждой из этих целей соответствует особый вид группировки:

типологическая,
структурная,
аналитическая.

Типологическая группировка решает задачу выявления и характеристики социально-экономических типов (частных подсовокупностей).

Структурная группировка дает возможность описать составные части совокупности или строение типов, а также проанализировать структурные сдвиги.

Аналитическая группировка позволяет оценивать связи между взаимодействующими признаками.

В зависимости от числа положенных в их основание признаков различают простые и сложные группировки.

Группировка, выполненная по одному признаку, называется простой.

Сложная группировка производится по двум и более признакам. Частным случаем многомерной группировки является комбинационная группировка, базирующаяся на двух и более признаках, взятых во взаимосвязи, в комбинации.

Структурная группировка применяется для характеристики структуры совокупности и структуры сдвигов. Структурной называется группировка, в которой происходит разделение выделенных с помощью технологической группировки типов явлений, однородных совокупностей на группы, характеризующие их структуру по какого либо варьирующему признаку. Например, группировка населения по размеру среднедушевого дохода. Анализ структурных группировок взятых за ряд периодов или моментов времени, показывает изменения структуры изучаемых явлений, то есть структурные сдвиги.

В изменении структуры общественных явлений отражаются важнейшие закономерности их развития.

Показатель численности групп представлен либо частотой (количеством единиц в каждой группе), либо частотностью (удельным весом каждой группы).

2.2.Принцип построения статистических группировок и классификаций.

Приемы проведения статистических группировок весьма разнообразны. Это связано с разными задачами, которые в соответствии с целью исследования ставятся перед группировками.

Группировочным признаком называется признак, по которому проводится разбивка единиц совокупности на отдельные группы. Его часто называют основанием группировки. От правильного выбора группировочного признака зависят выводы, которые получают в результате статистического исследования.

В основание группировки могут быть положены как количественные, так и качественные признаки. Первые имеют числовое выражение (объем торгов, курс доллара в рублях, возраст человека, денежный доход семьи и т. д.), а вторые отражают состояние единицы совокупности (пол человека, его национальность, семейное положение, отраслевая принадлежность предприятия, его форма собственности и организационно-правовая форма и т. д.).

После определения основания группировки следует решить вопрос о количестве групп, на которые надо разбить исследуемую совокупность.

При построении группировки по качественному признаку групп, как правило, будет столько, сколько имеется градаций, видов, состояний у этого признака.

От группировок следует отличать классификацию. Классификация - систематизированное распределение явлений и объектов на определенные группы, классы, разряды на основании их сходства и различия. Отличительные черты классификации: в основу ее кладется качественный признак; классификации стандартны; они устанавливаются органами государственной и международной статистики; классификации устойчивы, они остаются неизменными в течение длительного времени. Однако если появляются новые группы единиц, их классы, разряды, то в классификации вносятся соответствующие изменения и дополнения.

Классификация, предопределяя важнейшие признаки группировки единиц совокупности, является основой группировок. В классификации точно определены всевозможные группы и имеются подробные указатели, которые помогают отнести любую единицу объекта в ту или иную группу в каждом конкретном случае.

Если группировка проводится по количественному признаку, то необходимо обратить особое внимание на число единиц исследуемого объекта и степень колеблемости группировочного признака.

При небольшом объеме совокупности не следует образовывать большое число групп, так как группы будут малочисленными. Поэтому показатели, рассчитанные для таких групп, не будут представительными и не позволят получить адекватную характеристику исследуемого явления.

При использовании компьютеров для обработки статистических данных группировка единиц объекта проводится с помощью стандартных процедур. Одна из таких процедур основана на использовании следующей формулы Стерджесса для определения оптимального числа групп:

n = 1 + 3,322 * IgN (1)

где n - число групп;
N - число единиц совокупности.

Согласно формуле (1), выбор числа групп зависит от объема совокупности. Недостаток формулы состоит в том, что ее применение дает хорошие результаты, если совокупность состоит из большого числа единиц и распределение единиц по признаку, положенному в основание группировки, близко к нормальному.

Другой способ определения числа групп основан на применении показателя среднего квадратического отклонения (σ), которая рассчитывается по формуле:

(2)

где x_i- i-е значение варьирующего признака;
σ - среднее квадратическое отклонение; согласно формуле (2).

Если величина интервала равна 0,5σ, то совокупность разбивается на 12 групп, а когда величина интервала равна 2/З σ и σ, то совокупность делится соответственно на 9 и 6 групп.

Эти методы не дают гарантии в том, что не будут сформированы «пустые» или малочисленные группы. «Пустыми» считаются группы, в которые не попала ни одна единица совокупности. Наличие таких интервалов свидетельствует, что группировка построена неправильно.

После определения числа групп следует определить интервалы группировки. Интервалы - это значения варьирующего признака, лежащие в определенных границах. Каждый интервал имеет свою величину, верхнюю и нижнюю границы или хотя бы одну из них. Нижней границей интервала называется наименьшее значение признака в интервале, а верхней границей - наибольшее значение признака в интервале. Величина интервала представляет собой разность между верхней и нижней границами интервала.

Интервалы группировки в зависимости от их величины бывают:

Равные
Неравные:

- прогрессивно возрастающие,

- прогрессивно убывающие,

- произвольные,

- специализированные.

Если вариация признака проявляется в сравнительно узких границах и распределение носит более или менее равномерный характер, то строят группировку с равными интервалами.

Величина равного интервала определяется по следующей формуле:

(3)

где R = Х_mах - X_min, т. е. размах вариации;

n – число групп; рассчитывается по формуле (1)

Прежде чем определять размах вариации, из совокупности рекомендуется исключить аномальные наблюдения.

Если максимальные или минимальные значения сильно отличаются от смежных с ними значений вариантов в упорядоченном ряду значений группировочного признака, для определения величины интервала следует использовать не максимальное и минимальное значения, а значения, несколько превышающие минимум и несколько меньшие, чем максимум.

Интервалы могут быть закрытыми и открытыми. Открытые - это те интервалы, у которых указана только одна граница: верхняя - у первого, нижняя - у последнего. Закрытыми называются интервалы, у которых обозначены обе границы.

Ширина открытого интервала принимается равной ширине смежного с ним интервала.

При группировке по количественному признаку границы интервалов могут быть обозначены по-разному. Если основанием группировки служит непрерывный признак, то одно и то же значение признака выступает и верхней, и нижней границами у двух смежных интервалов. Таким образом, верхняя граница i-гo интервала равна нижней границе i + 1-го интервала.

Если в основании группировки лежит дискретный признак, то нижняя граница i-ro интервала равна верхней границе i-1-го интервала, увеличенной на 1.

Неравные интервалы применяются в статистике, когда значения признака варьируют неравномерно и в значительных размерах, что характерно для большинства социально-экономических явлений, особенно при анализе макроэкономических показателей.

Неравные интервалы могут быть прогрессивно возрастающие или убывающие в арифметической или геометрической прогрессии.

Величина интервалов, изменяющихся в арифметической прогрессии, определяется следующим образом:

h_i+1= h_i+ a; (4)

в геометрической прогрессии:

h_i+1= h_i* q, (5)

где а-константа - число, которое будет положительным при прогрессивно возрастающих интервалах и отрицательным при прогрессивно убывающих интервалах;

q -константа - положительное число, которое при прогрессивно возрастающих интервалах будет больше 1, а при прогрессивно убывающих - меньше 1.

Специализированными называются интервалы, применяющиеся для выделения из совокупности одних и тех же типов по одному и тому же признаку для явлений, находящихся в различных условиях.

При изучении социально-экономических явлений на макроуровне часто применяют группировки, интервалы которых не будут ни прогрессивно возрастающими, ни прогрессивно убывающими. Такие интервалы называются произвольными.

Группировка с произвольными интервалами может быть построена с помощью коэффициента вариации, определяемого по формуле:

(6)

Построение группировки этим методом начинается с упорядочения единиц совокупности по возрастанию или убыванию группировочного признака. В полученном ряду значений признака первые его значения объединяются в группу до тех пор, пока исчисленный для этой группы коэффициент вариации не станет равен 33%. Это будет свидетельствовать об образовании первой группы, которая исключится из исходной совокупности. Оставшаяся ее часть принимается за новую совокупность, для которой повторяется алгоритм образования новой группы. И так до тех пор, пока все единицы совокупности не будут объединены в группы.

Особенностью данного способа проведения группировки является то, что заранее, до проведения группировки, исследователь не знает ни количество групп, ни границы интервалов.

После определения группировочного признака и границ групп строится ряд распределения.

2.3.Ряды распределения и группировки.

Статистический ряд распределения - это упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по определенному варьирующему признаку.

В зависимости от признака, положенного в основу образования ряда распределения, различают атрибутивные и вариационные ряды распределения.

Атрибутивными называют ряды распределения, построенные по качественным признакам. Ряд распределения принято оформлять в виде таблиц. Атрибутивные ряды распределения характеризуют состав совокупности по тем или иным существенным признакам. Взятые на несколько периодов, эти данные позволят исследовать изменение структуры.

Пример:

Таблица 1.

Работники

Кол-во отработанных

часов

% к итогу

3,2

1,1

4,3

16,1

56,0

16,1

Итого:

100,0

Вариационными называют ряды распределения, построенные по количественному признаку. Любой вариационный ряд состоит из двух элементов: вариантов и частот.

Вариантами считаются отдельные значения признака, которые он принимает в вариационном ряду, т е. конкретное значение варьирующего признака. Частоты - это численности отдельных вариантов или каждой группы вариационного ряда, т. е. это числа, показывающие, как часто встречаются те или иные варианты в ряду распределения. Сумма всех частот определяет численность всей совокупности, ее объем.

Пример:

Таблица 2

Годы(Xi)

Протяженность,тыс.км()

2001

2002

2003

2004

2005

224,3

224,1

223,5

220,1

219,0

Итого:

1111,0

В зависимости от характера вариации признака различают:

дискретные вариационные ряды;
интервальные вариационные ряды.

В случае дискретной вариации величина количественного признака принимает только целые значения. Следовательно, дискретный вариационный ряд характеризует распределение единиц совокупности по дискретному признаку.

В случае непрерывной вариации величина признака у единиц совокупности может принимать в определенных пределах любые значения, отличающиеся друг от друга на сколько угодно малую величину. Построение интервальных вариационных рядов целесообразно прежде всего при непрерывной вариации признака, а также если дискретная вариация проявляется в широких пределах, т. е. число вариантов дискретного признака достаточно велико.

Удобнее всего ряды распределения анализировать при помощи их графического изображения, позволяющего судить и о форме распределения. Наглядное представление о характере изменения частот вариационного ряда дают полигон и гистограмма.

Полигон используется при изображении дискретных вариационных рядов. Для его построения в прямоугольной системе координат по оси абсцисс в одинаковом масштабе откладываются ранжированные значения варьирующего признака, а по оси ординат наносится шкала для выражения величины частот.

Полученные на пересечении абсцисс и ординат точки соединяются прямыми линиями, в результате этого получают ломаную линию, называемую полигоном частот. Иногда для замыкания полигона предлагается крайние точки (слева и справа на ломаной линии) соединить с точками на оси абсцисс. В этом случае получается многоугольник. Например, изобразим графически показатели нефтепроводов в период с 1980 – 1992 гг., представленных в таблице 2 (рис.2):

Рис.2. Полигон показателей нефтепроводов в период с 1980 – 1992 гг.

На оси ординат могут наноситься не только значения частот, но и частостей вариационного ряда.

Гистограмма применяется для изображения интервального вариационного ряда. При построении гистограммы на оси абсцисс откладываются величины интервалов, а частоты изображаются прямоугольниками, построенными на соответствующих интервалах. Высота столбиков в случае равных интервалов должна быть пропорциональна частотам. В результате мы получим гистограмму - график, на котором ряд распределения изображен в виде смежных друг с другом столбиков.

Пример:

Таблица 3

Размер заработной платы
руб. в месяц

Численность работников
чел.

До 5000

5000-7000

7000-10000

10000-15000

Итого:

Для графического изображения вариационных рядов может также использоваться кумулятивная кривая. При помощи кумуляты (кривой сумм) изображается ряд накопленных частот. Накопленные частоты определяются путем последовательного суммирования частот по группам и показывают, сколько единиц совокупности имеют значения признака не больше, чем рассматриваемое значение.

При построении кумуляты интервального вариационного ряда по оси абсцисс откладываются варианты ряда, а по оси ординат накопленные частоты, которые наносят на поле графика в виде перпендикуляров к оси абсцисс в верхних границах интервалов. Затем эти перпендикуляры соединяют и получают ломаную линию, т. е. кумуляту.

Пример:

Таблица 4

Размер заработной платы
руб в месяц X_i

Численность работников
чел. f_i

Накопленные частоты
S

До 5000

5000-7000

7000-10000

10000-15000

Итого:

При построении кумуляты накопленная частота (частость) соответствующего интервала присваивается его верхней границе:

Ряд распределения представляет собой простейшую группировку, в которой каждая выделяемая группа характеризуется одним показателем - численностью единиц объекта, попавших в каждую группу. Построение рядов распределения является составной частью сводной обработки данных, при которой каждая группа единиц характеризуется многими показателями. Поэтому важным моментом в построении группировки является перечень тех показателей, которыми будет характеризоваться каждая группа.

Состав таких показателей формируется в соответствии с целями статистического исследования и задачами группировки. Для получения обобщенной, комплексной характеристики социально-экономического явления используют не отдельные показатели, а систему статистических показателей, которая предусматривает исчисление абсолютных, относительных и средних величин.

2.4.Вторичная группировка.

Вторичная группировка – операция по образованию новых групп на основе ранее построенной группировки.

Применяют два способа образования новых групп:

Объединение первоначальных интервалов; используется в случае перехода от мелких к более крупным интервалам, а также когда границы новых и старых интервалов совпадают.
Долевая перегруппировка. Состоит в образовании новых групп на основе закрепления за каждой группой определенной доли единиц совокупности. Этот способ употребляется, когда необходимо в ходе перегруппировки данных определить, какая часть (доля) единиц совокупности перейдет из старых групп в новые.

3.Дочернее предприятие ООО”ГАЗПРОМ ДОБЫЧА АСТРАХАНЬ”

3.1.Значимость дочернего предприятия ООО”ГАЗПРОМ ДОБЫЧА АСТРАХАНЬ”

Архангельское газоконденсатное месторождение открыто в 1976 году.

Располагается в придельтовой части Волги в 50–80 км на север от Астрахани. Уникальность месторождения заключается в высоком содержании сероводорода в пластовой смеси (до 25%), глубине залегания пластов (4000–4100 м), пластовой температуре (110 градусов Цельсия) и давлении (более 600 атмосфер).

Разработка месторождения началась 31 декабря 1986 года с вводом в эксплуатацию первой очереди Астраханского газового комплекса — основного производителя серы в СССР. Разведанные запасы полезных ископаемых месторождения способны обеспечить работу газового комплекса в течение 250 лет.

3.2.Основные виды деятельности и перспективы ООО”ГАЗПРОМ ДОБЫЧА АСТРАХАНЬ”

Исследование деятельности объекта с помощью метода группировок 📙 Курсовая → 🆔 95724