Расчет основных статистических показателей
Федеральное агентство по образованию
Государственное образовательное учреждение
Высшего профессионального образования.
Псковский
государственный
Факультет
управления и экономики
Кафедра
государственного и муниципального
управления
Курсовая
работа
Дисциплина: Статистика
Тема:
«Расчет основных статистических показателей».
Вариант
17
Выполнил:
Группа:
Проверила:
Псков
2010
Задание №1. Группировка
статистических данных.
Таблица 1.1
Социально экономические показатели по регионам России, 2002 год
| регионы | Численность постоянного населения на конец года, тыс. чел. | Объем промышленной продукции, млн.руб. |
|
1410,3 | 18660 |
|
1573,9 | 46182 |
|
2414,7 | 41624 |
|
1191,2 | 18727 |
|
1058,9 | 29955 |
|
766,4 | 16618 |
|
1248,5 | 30779 |
|
1228,9 | 67501 |
|
6409,7 | 174798 |
|
883,5 | 16327 |
|
1255,0 | 30406 |
|
1098,3 | 32629 |
|
1240,7 | 15127 |
|
1552,3 | 38147 |
|
1690,0 | 59320 |
|
1386,3 | 60425 |
|
756,4 | 29994 |
|
1117,2 | 68499 |
|
1428,9 | 43512 |
|
1301,1 | 88196 |
|
943,2 | 18199 |
|
1649,6 | 74326 |
|
977,6 | 51639 |
|
710,9 | 23959 |
|
778,0 | 11916 |
|
3598,3 | 125957 |
|
4987,6 | 71134 |
|
2642,6 | 37634 |
|
2199,4 | 66707 |
|
1504,1 | 22226 |
|
2923,7 | 143321 |
Основные формулы:
Структурная группировка:
Ширина интервала , где
n – количество групп,
Х – значение признака.
а) по численности постоянного населения на конец года.
Ширина интервала:
Таблица 1.2
Структурная
группировка численности
| Группы регионов | Количество регионов в группе | Удельный вес регионов в группе, % |
| 710,9-1850,7 | 24 | 77,4 |
| 1850,7-2990,5 | 4 | 13 |
| 2990,5-4130,3 | 1 | 3,2 |
| 4130,3-5270,0 | 1 | 3,2 |
| 5270,0-6409,8 | 1 | 3,2 |
| Всего: | 31 | 100 |
Вывод: предложенная группировка регионов показала, что в отношении численности постоянного населения, наибольший удельный вес составляет группа регионов с численностью 710,9-1850,7 тыс. чел. на конец года, что составляет примерно 77%. 13% от общего числа регионов составляют регионы с численностью 1850,7-2990,5 тыс. чел. Наименьший удельный вес имеют группы регионов с численностью населения свыше 2990,5 тыс. чел. Регионы, входящие в эти 3 группы составляют приблизительно 10% от общего рассматриваемого числа регионов.
б) по объему промышленной продукции, млн.руб.
Ширина интервала:
Таблица 1.3
Структурная группировка объемов промышленной продукции, млн.руб.
| Группы регионов | Количество регионов в группе | Удельный вес регионов в группе, % |
| 11916 – 39063 | 16 | 51,7 |
| 39063 – 66210 | 6 | 19,3 |
| 66210 – 93357 | 6 | 19,3 |
| 93357 – 120504 | 0 | 0 |
| 120504 – 147651 | 2 | 6,5 |
| 147651 – 174798 | 1 | 3,2 |
| Всего: | 31 | 100 |
Вывод: В отношении объема промышленной продукции регионы группировались следующим образом: наибольший объем промышленной продукции (147651 – 174798) у 3,2% регионов, что составляет наименьшую долю от общего числа рассматриваемых регионов. В данную группу входит всего один – столичный – регион, чем и обуславливается высокий уровень показателя величины объема промышленной продукции. Наибольший удельный вес (51,7%) составляют регионы с производством промышленной продукции от 11916 млн.руб. до 39063 млн.руб.
Аналитическая группировка регионов по выявлению взаимозависимости между численностью населения и объему промышленной продукции.
Для данной группировки необходимо выяснить, какой из признаков является факторным, а какой – результативным.
В рассматриваемом случае факторным признаком является показатель численности постоянного населения, а объемы промышленной продукции – результативный признак, так как по мере изменения численности населения, будет изменяться величина объемов промышленной продукции.
Таблица 1.4
Аналитическая группировка регионов по выявлению взаимозависимости между численностью населения и объемами промышленной продукции
| Признак - результат | |||
| Группы
регионов
по факторному признаку |
Количество
регионов в группе |
Сумма значений
по группе |
В среднем на единицу |
| 710,9-1850,7 | 24 | 913306 | 38054,4 |
| 1850,7-2990,5 | 4 | 289286 | 72321,5 |
| 2990,5-4130,3 | 1 | 125957 | 125957 |
| 4130,3-5270,0 | 1 | 71134 | 71134 |
| 5270,0-6409,8 | 1 | 174789 | 174789 |
| Всего: | 31 | ||
Вывод:
аналитическая группировка регионов по
выявлению взаимозависимости между численностью
населения и объемами промышленной продукции,
помогла выявить прямую зависимость между
этими признаками. Дело в том, что наблюдается
постепенный рост объемов промышленной
продукции по мере роста численности постоянного
населения. Исключение составляет лишь
4 группа регионов (в ее состав входит всего
один Краснодарский край). Здесь наблюдается
снижение общей выявленной тенденции,
и связано это наверняка с тем, что данный
регион в основном сельскохозяйственного
назначения, от этого и наблюдается искажение
в рассматриваемых данных.
Комбинационная группировка регионов по выявлению степени взаимосвязи и взаимозависимости между численностью населения и объемами промышленной продукции.
Таблица 1.5
Комбинационная группировка регионов по выявлению степени взаимосвязи и взаимозависимости между численностью населения и объемами производства промышленной продукции.
| Численность населения | Объем промышленной продукции | всего | |||||
| 11916 – 39063 | 39063 – 66210 | 66210 – 93357 | 93357 – 120504 | 120504 – 147651 | 147651 – 174798 | ||
| 710,9-1850,7 | 15 | 5 | 4 | 24 | |||
| 1850,7-2990,5 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | ||
| 2990,5-4130,3 | 1 | 1 | |||||
| 4130,3-5270,0 | 1 | 1 | |||||
| 5270,0-6409,8 | 1 | 1 | |||||
| Итого: | 16 | 6 | 6 | 0 | 2 | 1 | 31 |
Вывод: Комбинационная группировка данных по регионам позволила выявить прямую зависимость между численностью населения и объемами промышленной продукции.
Задание №2. Обобщающие характеристики совокупностей.
Основные формулы:
Хср=Σ(xi*fi)/ Σf, где
Хср – среднее значение
Xi – середина интервала
; где
σ – среднее квадратичное отклонение;
VB = ; где
VB – коэффициент вариации.
; где
Mo – мода,
XMo – начало модального интервала,
iMo – ширина модального интервала,
fMo – частота модального интервала,
fMo-1 – частота интервала, предшествующего модальному,
fMo+1 – частота интервала, следующего за модальным.
; где
Me – медиана,
xMe – начало медианного интервала,
iMe – ширина медианного интервала,
SMe-1 –накопленная частота медианного интервала,
fMe
– частота медианного интервала.
а)
по численности населения.
Таблица 2.1
Обобщающие характеристики совокупности регионов отношении численности населения.
| Группы регионов | Количество регионов в группе | xi | xi * fi | Sнакопл | xi – xср | (xi–xср)2 | (xi–xср)2*f | ||
| 710,9-1850,7 | 24 | 1280,8 | 30739,2 | 24 | -477,8 | 228292,8 | 5479027,2 | ||
| 1850,7-2990,5 | 4 | 2420,4 | 9681,6 | 28 | 661,7 | 437846,9 | 1571387,6 | ||
| 2990,5-4130,3 | 1 | 3560,2 | 3560,2 | 29 | 1801,5 | 3245402,3 | 3245402,3 | ||
| 4130,3-5270,0 | 1 | 4699,5 | 4699,5 | 30 | 2940,8 | 8648304,6 | 8648304,6 | ||
| 5270,0-6409,8 | 1 | 5838,8 | 5838,8 | 31 | 4080,1 | 16647216 | 16647216 | ||
| Итого | 31 | 17799,7 | 54519,3 | 142 | 9006,3 | 29207062,6 | 35771337,7 | ||
Хср= 54519,3/31=1758,7
Вывод: наиболее часто встречающаяся величина численности населения среди предложенных регионов равна тыс. чел.
Вывод: медиана показывает, что если разделить регионы на 2 равные части в отношении численности населения, то половина регионов будет иметь численность больше 1447,02 тыс. чел., а половина имеет численность менее 1447,02 тыс. чел.
17,04
Вывод: среднее значение численности населения составляет 1758,7±17,04 тыс. чел.
VB = ±17,04/1758,7* 100%=1%
Вывод: вычисление коэффициента вариации позволило выявить однородность распределения предложенных регионов в отношении численности населения, т. к. коэффициент вариации равняется 1%
Рис.1. Графическое изображение кумулятивного ряда.
Рис. 2. Графическое изображение вариационного ряда
б) по объемам промышленной продукции
Таблица 2.2
Обобщающие характеристики совокупности регионов отношении объемов промышленной продукции.
| Группы регионов | Количество регионов в группе | xi | xi * fi | Sнакопл | xi – xср | (xi–xср)2 | (xi–xср)2*f |
| 11916 – 39063 | 16 | 25490 | 407832 | 16 | -27147 | 736959609 | 11791353744 |
| 39063 – 66210 | 6 | 52637 | 315819 | 22 | 0,5 | 0,25 | 1,5 |
| 66210 – 93357 | 6 | 79784 | 478701 | 28 | 27147 | 736959609 | 4421757654 |
| 93357 – 120504 | 0 | 106931 | 0 | 28 | 54294 | 2947838436 | 0 |
| 120504 – 147651 | 2 | 134078 | 268155 | 30 | 81441 | 6632636481 | 13265272962 |
| 147651 – 174798 | 1 | 161225 | 161224,5 | 31 | 108588 | 11791353744 | 11791353744 |
| Всего: | 31 | 560142 | 1631731,5 | 155 | 244324 | 22845747879 | 41269738106 |
Хср= 1631731,5/31= 52636,5
Вывод: наиболее часто встречающаяся величина объема промышленной продукции среди предложенных регионов равна 28621,85 млн. руб.
Вывод: медиана показывает, что если разделить регионы на 2 равные части в отношении объемов промышленной продукции, то половина регионов будет показывать объемы выше 38214,6 млн.руб., а половина показывает объемы производства промышленной продукции свыше этого уровня.
Вывод: среднее значение объемов промышленной продукции по предложенным регионам составляет 52636,5±88,7 млн.руб.
VB = ±88,7/52636,5* 100%=0,16%
Вывод: вычисление коэффициента вариации позволило выявить степень однородности распределения регионов в отношении объемов промышленной продукции, т. к. коэффициент вариации менее 1% то из этого следует, что данное распределение однородно.
Рис.3 Графическое изображение кумулятивного ряда.
Рис. 4 Графическое изображение вариационного ряда.
Задание 3. Выборочное наблюдение.
Основные формулы:
а) то есть - границы доверительного интервала для средней величины; где
средняя величина;
- среднее значение переменной
в выборке (выборочное среднее)
D — предельная ошибка выборки.
б) то есть . - границы доверительного интервала для доли (частости); где
средняя величина;
- доля альтернативного признака в выборочной совокупности.
D — предельная ошибка выборки.
,где
D — предельная ошибка выборки:
m — средняя ошибка выборки;
t — коэффициент доверия = 2.
а) для средней величины при бесповторном отборе:
; где
— дисперсия генеральной совокупности
N — объем генеральной совокупности;
n – число единиц в выборке.
б) для доли (частости) при повторном отборе:
; где
— дисперсия доли
а) ; где
— среднее значение переменной в выборке (выборочное среднее);
б) ; где
— доля альтернативного признака в выборочной совокупности;
— число элементов
а) - численность выборки при бесповторном отборе.
б) - необходимая численность выборки при повторном отборе.
1. а)
= = 574,2
= 1,59
Δ = 2*1,59=3,18
Ответ: 571,02 ≤ ≤ 577,38
Вывод: Среднее значение численности населения с доверительной вероятностью 0,954 попадет в интервал от 571,02 до 577,38 тыс. чел.
б)
Вывод: чтобы снизить предельную ошибку средней величины на 50 % нужно изменить объем выборки до 30 единиц.
2. а)
= 22/31=0,71
Δ = 0,133.
Ответ: 0,57 ≤ ≤ 0,84
Вывод: значение доли регионов, у которых индивидуальные значения объемов промышленной продукции превышают моду, не выйдет за пределы от 0,57 до 0,84.
б)
Вывод:
для того, чтобы снизить предельную ошибку
доли на 20%, необходимо увеличить объем
выборки до 75 единиц.
Задание № 4. Динамические ряды.
- Расчет среднегодового уровня ряда динамики, среднего абсолютного прироста, средних темпов и коэффициентов роста и прироста.
Основные формулы:
Среднегодовой уровень ряда динамики:
; где
y1,2…n - значение признака.
ΔAб =yn – yб, где
ΔAб – абсолютное изменение (базисным способом)
yn – значение признака в выбранном году;
yб – значение признака в году, выбранном за базисный.
ΔAц =yn – yn-1, где
ΔAц – абсолютное изменение (цепным способом)
yn – значение признака в выбранном году;
yn-1 – значение признака в предыдущем году.
Kрб= ; где
Kрб – коэффициент роста (базисным способом);
yn – значение признака в выбранном году;
yб – значение признака в году, выбранном за базисный.
Kрц= ; где
Kрц – коэффициент роста (цепным способом);
yn – значение признака в выбранном году;
yn-1 – значение признака в предыдущем году.
Kпр = Kр-1; где
Kпр – коэффициент прироста.
Тр = Kр*100%; где
Тр – темп роста.
Тпр=Тр-100; где
Тпр – темп прироста.
; где
- средний коэффициент роста;
- коэффициент роста в 1995 – 2008 годах.
; где
- среднее абсолютное изменение;
– абсолютное изменение признака.
Таблица 4.1
Среднегодовой уровень ряда динамики, среднего абсолютного прироста, средних темпов и коэффициентов роста и прироста (Псковский район)
| года | Ввод в действие жилых домов, м2 | Δабс | Кр | Тр | Кпр | Тпр | |||||
| ц | б | ц | б | ц | б | ц | б | ц | б | ||
| 2000 | 7000 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| 2002 | 7400 | -7000 | 400 | 1,06 | 1,06 | 105,71 | 105,71 | 0,06 | 0,06 | 5,71 | 5,71 |
| 2003 | 8400 | 1000 | 1400 | 1,14 | 1,20 | 113,51 | 120,00 | 0,14 | 0,20 | 13,51 | 20,00 |
| 2004 | 8600 | 200 | 1600 | 1,02 | 1,23 | 102,38 | 122,86 | 0,02 | 0,23 | 2,38 | 22,86 |
| 2005 | 7802 | -798 | 802 | 0,91 | 1,11 | 90,72 | 111,46 | -0,09 | 0,11 | -9,28 | 11,46 |
| 2006 | 7924 | 122 | 924 | 1,02 | 1,13 | 101,56 | 113,20 | 0,02 | 0,13 | 1,56 | 13,20 |
| 2007 | 12933 | 5009 | 5933 | 1,63 | 1,85 | 163,21 | 184,76 | 0,63 | 0,85 | 63,21 | 84,76 |
| 2008 | 33637 | 20704 | 26637 | 2,60 | 4,81 | 260,09 | 480,53 | 1,60 | 3,81 | 160,09 | 380,53 |