Статистическая обработка земельно-кадастровой информации

РАСЧЁТНО-ГРАФИЧЕСКАЯ РАБОТА

по  дисциплине:

«Статистическая обработка

земельно-кадастровой  информации» 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Москва 2010г.

Содержание

Введение                                                                                                   

Раздел 1. Формы выражения статистических показателей

Раздел 2. Методические основы статистической обработки исходной информации

Раздел 3. Математическая обработка исходной информации

Заключение                                                                                                 Библиографический список                                                                       
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Введение 

      Основными задачами статистической деятельности в РФ является обеспечение на базе единой научной методологии:

      - объективности, надежности, актуальности статистической информации;

      - открытости методологических основ статистических наблюдений и расчетов, их сопоставимости с официальными статистическими стандартами, принятыми международными нормами и договорами;

      - взаимодействия с информационными системами федеральных органов государственной власти, органов государственной власти субъектов Российской Федерации, органов местного самоуправления, юридических лиц, индивидуальных предпринимателей и граждан (физических лиц), располагающих информационными базами (банками) данных путем взаимного обмена информацией, проведения статистических, методологических, программно-технологических и других работ, направленных на эффективное использование имеющихся информационных ресурсов;

      - хранения и защиты статистической информации.

     Правовую  основу статистической деятельности составляют Конституция РФ, Федеральные законы и акты, регулирующие информационные отношения в Российской Федерации, а также официальные статистические стандарты, международные договоры.

  Официальными  статистическими стандартами Российской Федерации являются методология  статистических показателей, формы  и методы сбора и обработки  статистической информации, установленные  федеральным органом государственной  статистики

Термин  «статистика» вошел в научный  обиход в XVIII в. и первоначально употреблялся как «государствоведение». В настоящее время статистика – это наука, изучающая количественную сторону массовых явлений и процессов в неразрывной связи с их качественной стороной, а также отрасль практической деятельности по сбору, обработке, анализу и публикации статистической информации как в целом по стране, так и по отдельным ее регионам. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Формы выражения статистических показателей 

Все используемые в статистической практике показатели по форме выражения классифицируются на абсолютные, относительные и средние.

      Абсолютные  показатели – отражают физические размеры изучаемых статистикой  процессов и явлений, а именно их массу, площадь, объем, протяженность, временные характеристики. В зависимости  от социально-экономической сущности исследуемых явлений, их физических свойств они выражаются в натуральных (тонны, центнеры, квадратные и простые  метры, гектары и т.д.), стоимостных (денежные) или трудовых (человеко-дни, человеко-часы) единицах измерения.

      Относительные показатели представляют собой результат  деления одного абсолютного показателя на другой и выражают соотношение  между количественными характеристиками отдельно взятого процесса или явления.

Таблица 1.1.Стоимость земельных участков в Nом районе  Московской области

     Исходные  данные о стоимости земельных  участков в N-ом районе, Московской области (пойма реки Протва, 85 км. от МКАД), в 2004 – 2007 гг. представлены в таблице 1.1. 

     Таблица 1.2 Относительные показатели динамики с переменной и постоянной базой сравнения

     Для рассчитанных показателей, переведенных из процентов в коэффициенты, получим: 1,144 • 0,985 • 1,031 = 1,160 = 116,0% . 
 

     На  конец 2007 года размеры земельных  участков, предоставленных для ведения  крестьянского хозяйства в Российской Федерации, характеризуются данными таблицы 1.3. 

Таблица 1.3 Земельные участки  крестьянских (фермерских) хозяйств

       Так как значения усредняемого признака заданы в виде интервалов, то найдем их середины, т.е. . При этом величину первого интервала условно приравняем к величине второго. Величину последнего интервала условно приравняем к величине предпоследнего. В результате получаем следующие середины интервалов ( ):

       11 га, 15 га, 19 га, 25 га, 44 га, 70 га, 96 га, 161 га, 259 га.

       Роль  числа  КХ в данном случае выполняет их доля в общем итоге, выраженная в процентах. Для расчета воспользуемся формулой средней арифметической взвешенной:

       По  результатам расчета - средний размер КХ в РФ равен 46,9га. На рисунке 1.1 представлена кольцевая диаграмма распределения земельных участков КХ, которая позволяет наглядно отобразить результаты проведенных расчетов.

       Рисунок 1.1.

Методические  основы статистической обработки исходной информации

    Рядом динамики (динамическим рядом, временным  рядом) называется последовательность значений статистического показателя (признака), упорядоченная в хронологическом  порядке, т.е. в порядке возрастания  временного параметра. Отдельные наблюдения временного ряда называются уровнями этого ряда.

          Каждый ряд динамики содержит два элемента:

          1) значения времени;

          2) соответствующие им значения уровней ряда.

          В зависимости от характера временного параметра  ряды делятся на моментные и интервальные.

          В моментных рядах  динамики уровни характеризуют значения показателя по состоянию на определенные моменты времени (временные ряды по стоимости объектов недвижимости т.е. уровни которых фиксируются  для конкретных чисел).

          В интервальных рядах  уровни характеризуют значение показателя за определенные интервалы времени - ряды годовой, месячной, квартальной  динамики.

          Статистический показатель представляет собой количественную характеристику социально-экономических  явлений и процессов в условиях качественной определенности. Качественная определенность показателя заключается  в том, что он непосредственно  связан с внутренним содержанием  изучаемого явления или процесса, его сущностью.

    Основной  тенденцией (трендом) называется плавное  и устойчивое изменение уровня явления  во времени, более или менее свободное  от случайных колебаний. Ее можно  представить либо аналитически –  в виде уравнения (модели) тренда, либо графически.

          В статистике используют различные приемы и способы выявления  и характеристики основной тенденции. Это механическое сглаживание и  аналитическое выравнивание рядов  динамики специальными методами: по простой  скользящей средней, способом наименьших квадратов.

    При анализе рядов динамики возникает  необходимость определения основной тенденции развития исследуемого явления. Общая тенденция развития процесса иногда хорошо прослеживается в динамике показателя, а иногда – может  не просматриваться из-за сильного влияния случайных величин.

          Распространенным  приемом при выявлении тенденции  развития является сглаживание временного ряда. Суть приемов сглаживания заключается  в замене фактических уровней  временного ряда на расчетные, которые  в меньшей степени подвержены колебаниям.

          Сглаживание методом  простой скользящей средней проводится в следующей последовательности:

          1. Определится длина интервала сглаживания L, включающего в себя L последовательных уровней ряда (L<n). Чем сильнее колебания, тем шире должен быть интервал сглаживания.

          2. Разбивается весь период наблюдения на участки по рядам с шагом равным 1.

          3. Рассчитываются средние арифметические из уровней ряда, образующих каждый участок.

          4. Фактические значения ряда, стоящие в центре каждого участка, заменяются на средние значения. 

       Расчет  ведется так:

• при трехмесячной скользящей средней

 и т.д. по всем выбранным  уровням активных участков.  
 
 

• при семимесячной скользящей средней:

        и т.д. 

Таблица 2.1. Расчет простых скользящих средних 

     Сглаживания рядов динамики представлено на рисунке 2.1 Ряд 1 это фактическое количество зарегистрированных прав собственности; ряд 2 - выровненное значение количества зарегистрированных прав собственности методом скользящей средней (период 3 года); ряд 3 - выровненное значение количества зарегистрированных прав собственности методом скользящей средней (период 7 лет.).  
 

     Рисунок 2.1.

       Наиболее  эффективным способом выявления  основной тенденции развития является аналитическое выравнивание (определение тренда). В этом случае фактические урони ряда, заменяются уровнями, вычисленными на основе определенной функции, выбранной в предположении, что она наилучшим образом описывает эмпирические данные.

       Пример  выравнивание динамического ряда объектов капитального строительства по способу  наименьших квадратов представлен  в таблице 2.2. 

       Таблица 2.2. Расчет параметров трендовой модели

      По  данным таблицы 2.2 и в соответствии с формулой находим:

     На  рисунке 2.5 представлен график выравнивания динамического ряда объектов капитального строительства (ОКС), где ряд 1 – это  фактическое значение уровней динамического  ряда ОКС, ряд 2 – выровненное значение уровней динамического ряда ОКС.

     Рисунок 2.2.

       При обработке статистических материалов возникает необходимость выделения однородных групп, типов, а затем уже описание этих групп определенными количественными характеристиками.

             Разделение совокупности на группы, однородные по какому-либо признаку, называется статистической группировкой. Группировка является центральным моментом любой сводки. Именно благодаря группировкам материал наблюдения принимает систематизированный вид. Для проведения группировки необходимо определить те характеристики (группировочные признаки), по которым она будет проводиться и их значений, отделяющих одну группу от другой (интервалы группировки).

             Статистическая группировка  решает три основные задачи:

             ▪ определяет основные типы явлений и изучает их взаимосвязь;

             ▪ характеризует структуру исследуемой совокупности;

             ▪ определяет взаимодействие факторов.

             В соответствии с  данными задачами группировка подразделяется на типологическую, структурную, аналитическую (факторную).

             При типологической группировке в качестве группировочных признаков выступают существенные признаки, которые и различают выделенные типы или группы по существу. Группировка по одному признаку называется простой, а по двум или нескольким признакам – комбинационной. При комибинационной группировке каждая группа, выделенная по одному (первому) признаку, разбивается на подгруппы по другим признакам, общее число которых не должно превышать 3–4. Признаки в таких группировках обычно качественные или количественные.

             Структурная группировка выявляет внутреннее строение изучаемого множества явлений. Число интервалов в таких группировках должно быть оптимальным (малое их число может не выявить важные свойства совокупности, а большое – повышает риск сильно размельчить совокупность). 

       Таблица 2.3 Основные показатели объектов недвижимости города N Московской области

       Следующим этапом является установление для каждой группы показателей, характеризующие  выделенные группы и подсчитываются групповые итоги.

Таблица 2.5 Группировка основных показателей объектов недвижимости города N Московской области

Таблица 2.6 Группировка основных показателей объектов недвижимости

города  N Московской области в процентах к итогу

     Выборочное  наблюдение

       Значительная  часть задач статистики связана  с необходимостью описать большую  совокупность объектов, которую называют генеральной. Генеральной совокупностью  называют множество результатов всех мыслимых наблюдений над значениями одного или нескольких признаков, которые могут быть сделаны при данном комплексе условий. При этом комплекс условий определяет вариацию признаков генеральной совокупности. Синонимом генеральной совокупности в статистике является случайная величина _. Выборочной совокупностью (выборкой) _{называют множество результатов, случайно отобранных из генеральной совокупности. Выборка должна быть репрезентативной, т.е. правильно отражать пропорции генеральной совокупности. Это достигается случайностью отбора, когда все объекты генеральной совокупности имеют одинаковую вероятность быть отобранными.}

       _{Различают два вида отбора –  повторный и бесповторный. При первом каждая отобранная в случайном  порядке единица  после ее обследования возвращается в генеральную  совокупность и при  последующем отборе может снова попасть  в выборку. При  бесповторном отборе каждая отобранная единица  в генеральную  совокупность не возвращается. Оба способа могут  быть реализованы  в следующих основных видах выборки:}

       _{- собственно случайная, проводится по таблицам случайных чисел;}

       _{- механическая, реализуется по нейтральным спискам единиц отбора;}

       _{- типическая (стратифицированная, районированная);}

       _{- серийная, при которой отбираются серии или гнезда и в них обследуются все единицы;}

       _{- комбинированная или многоступенчатая, где выборочная совокупность формируется постепенно, по ступеням отбора;}

       _{- многофазная, формируемая из ряда последовательных подвыборок;}

       _{- взаимопроникающая – это две или более независимые выборки из одной и той же совокупности, образованные одним способом и видом.}

       _{Проведем  выборку (повторную) на примере объектов капитального строительства, расположенных на территории нескольких городов Московской области, общим количеством  в 31360ед. Из них в городе А – 12120, в городе Б – 10120, в городе С – 9120. С целью определения средней площади занимаемого ими земельного участка применяем типическую выборку объектов капитального строительства с пропорциональным отбором внутри групп (механическим). Вначале следует определить какое количество объектов капитального строительства необходимо отобрать, чтобы с вероятностью 0,954 ошибка выборки не превышала 5 единиц, если известно, что дисперсия типической выборки равна 1600.}