Статистические ряды распределения. 5

Оглавление:

 

Введение……………………………………………………………………………..2

 

I. Теоретическая часть……………………………………………………………....3

 

    1. Статистические ряды распределения ………………………………..………3

    2. Статистические ряды распределения в изучении структуры рынка…….5

    3. Графическое изображение статистических данных……………………........8

    4. Расчет показателей вариации………………………………………………....10

 

II. Практическая часть……………………………………………………………....11

Заключение…………………………………………………………………………..38

Список использованной литературы………………………………………………39

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

 

Статистические ряды распределения являются одним из наиболее важных элементов статистики. Они представляют собой составную  часть метода статистических сводок и группировок, но, по сути, ни одно из статистических исследований невозможно произвести, не представив первоначально полученную в результате статистического наблюдения информацию в виде статистических рядов распределения. Первичные данные обрабатываются в целях получения обобщенных характеристик изучаемого явления по роду существенных признаков для дальнейшего осуществления анализа и прогнозирования; производится сводка и группировка; статистические данные оформляются с помощью рядов распределения в таблицы, в результате чего информация представляется в наглядном рационально изложенном виде, удобном для использования и дальнейшего исследования; строятся различного рода графики для наиболее наглядного восприятия и анализ информации. На основе статистических рядов распределения вычисляются основные величины статистических исследований: индексы, коэффициенты; абсолютные, относительные, средние величины и т.д., с помощью которых можно проводить прогнозирование, как конечный итог статистических исследований. Таким образом статистические ряды распределения являются базисным методом для любого статистического анализа.

Понимание данного метода и навыки его использования необходимы для проведения статистических исследований.

В теоретической части  курсовой работы рассмотрены следующие аспекты:

  1. Понятие статистических рядов распределения, их виды;
  2. Расчет средних величин, моды и медианы и представление рядов распределения графически;

Расчетная часть курсовой работы включает решение задачи по теме из варианта расчетного задания: Работа с таблицей «Выборочные данные торговых предприятий района: товарооборот и средние товарные запасы». Предметом исследования в работе будут служить так же торговые предприятия района (каждое предприятие, из которых, со своим товарооборотом). Работа содержит расчеты всех данных по ним, так же полное описание шагов действий для достижения конечного результата (вывода).

При написании курсовой работы использовались учебники курса, дополнительная литература, Интернет-ресурсы; при работе с табличными данными - персональный компьютер конфигурации:

Процессор – AMD 64*2 dyal core 4200+2.20 Mгц

Память – ОЗУ (1,00 GB)

Жесткий диск – 500 GB generic

Принтер – hp deskjet 3325, струйный

OC – Windows 7

ППП – Microsoft Word 2007, Exce

                                         

 

I. Теоретическая часть

Статистические ряды распределения

Результаты сводки и  группировки материалов статистического  наблюдения оформляются в виде статистических рядов распределения. Статистические ряды распределения представляют собой  упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по группировочному (варьирующему) признаку. Они характеризуют состав (структуру) изучаемого явления, позволяют судить об однородности совокупности, границах ее изменения, закономерностях развития наблюдаемого объекта. Иными словами, ряд распределения – результат группировки.

           В зависимости от признака статистические ряды распределения делятся на следующие:

- атрибутивные (качественные);

- вариационные (количественные)

- дискретные;

- интервальные.

1. Атрибутивные ряды образуются по качественным признакам, которыми могут выступать занимаемая должность работников торговли, профессия, пол, образование и т.д. В правовой статистике - это виды преступлений (убийства, грабежи, разбои); занимаемая должность лиц, совершивших административные правонарушения; образование и т.д.

         2. Вариационные ряды строятся на основе количественного группировочного признака. При этом вариационные ряды по способу построения бывают дискретными (прерывными) и интервальными (непрерывными).

      3. Дискретный ряд распределения - ряд, который основан на прерывной вариации признака, т.е. в котором значение признака выражено целым числом (число раскрытых преступлений и т.д.). Для построения дискретного ряда с небольшим числом вариантов выписываются все встречающиеся варианты значений признака , а затем подсчитывается частота повторения варианта .

4. Интервальный ряд распределения - ряд, базирующийся на непрерывно изменяющемся значении признака, имеющего любые количественные выражения, т.е. значение признаков таких рядах задается в виде интервала.

   Вариационные ряды состоят из двух элементов: вариант и частот.

Варианта - это отдельное  значение варьируемого признака, которое  он принимает в ряду распределения.

Частота - это численность отдельных вариант или каждой группы вариационного ряда. Частоты, выраженные в долях единицы или в процентах к итогу, называются частостями. Сумма частот составляет объем ряда распределения.

Для построения ряда распределения  непрерывно изменяющихся признаков, либо дискретных, представленных в виде интервалов, необходимо установить оптимальное число интервалов, на которые следует разбить все единицы изучаемой совокупности.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 Статистические ряды распределения в изучении структуры рынка.

    Средой хозяйственных процессов в условиях современной экономики является рынок. Рынком называют систему отношений субъектов ведения хозяйства при купле-продаже товаров и предоставления услуг, которая реализуется через инфраструктуру оптовой и розничной торговли. Статистическое изучение рынка проводится с целью определения сбалансированности товарной и денежной массы, анализа ресурсов и их использования, изучения спроса и предложения на отдельные виды товаров и услуг, обеспечение управления развитием ассортимента и качества товаров и услуг, разработки мероприятий государственного регулирования и защиты отечественного производителя.

  Цена, спрос, предложение способствуют  установления равновесия на рынке.

    Спрос - это отношение между ценой товара и его количеством, которое покупатели хотят и в состоянии приобрести. Одним из главных понятий исследования структуры является изучение изменений в динамике и соотношении цен. Необходимо установить причины, вызвавшие сдвиг в уровне или структуре цены. Так же необходим анализ изменений технологии производства, условий потребления товаров, учет изменений в оптовой и розничной торговле. Исследования этих изменений помогают лучше понять направления движения цен. В анализе товарного рынка важная роль отводится учету требований отдельных групп потребителей. Дифференциация потребительских требований лежит в основе маркетинговой деятельности с учетом сегментации рынка. Под сегментацией рынка понимают деление рынка на отдельные части (сегменты) по признаку экономического поведения групп потребителей товаров и услуг. Оптимальными считают большие сегменты, с четко очерченными границами и прогрессивным спросом. Критерии сегментации разные для потребительского рынка (рынка продовольственных и непродовольственных товаров) и товарного рынка для товаров производственного назначения.

     На основе сегментации рынка строится типология ассортимента, которая отвечает спросу определенных типов потребителей. С использованием рядов распределения, методов корреляционно-регрессивного анализа строят экономико-математические модели, которые применяют для анализа построенных структур рынка и оценки прогнозируемым структурам потребителей и их требований к количеству и качеству товаров.

     Коэффициент  эластичности спроса при всей своей внешней простоте и доступности имеет один существенный недостаток: условно считается, что все изменения спроса обусловлено изменением одного факторного признака, хотя на практике на  спрос одновременно влияет множество факторов.Существует несколько способов выявления реакции покупателей на предложенный уровень цен, отражающий эластичность спроса:

    Группе экспертов задается вопрос о количестве товара, приобретаемого по цене, вопрос повторяется для различных уровней предельной цены (Дельфи-метод), результат отражает спрос, соответствующий каждой цене.

    Опрашивается определенные количество потребителей (выборочная панель), каждый респондент называет предельную цену, по которой он готов купить единицу товара, в результате чего составляется ряд распределения потребителей по уровню цен.

    Отличается от второго тем, что респондент указывает не только цену приобретения одной единицы товара, но и цены, по которым он приобрел бы две и более единиц этого товара.

     В результате исследований изменений в объёме и структуре потребления составляется оценка развития производства товара, конъюнктура рынка которого изучается. Анализ развития потребления и производства позволяет сделать вывод об изменении в соотношении между спросом и предложением, определить возможную емкость рынка и будущий уровень цен.

    Методы исследования структуры любого товарного рынка, хозяйства или отрасли разрабатываются на основе показателей ряда распределения, которые могут помочь в определении направления развития производства, торговли и финансов в будущем. При этих исследованиях проводится оценка соотношения предложения и спроса за необходимый отрезок времени, изучение колебаний цен, продажи товаров и услуг, товарных запасов, оценка устойчивости развития рынка. При изучении структуры рынков необходимо рассматривать показатели, которые могут дать количественную оценку различным изменениям, которые происходят в экономике исследуемой отрасли.

     Количественное состояние конъюнктуры может быть оценено с помощью следующих

групп показателей :

- Измеряется  объём и динамика производства  в целом, размер инвестиций, уровень занятости, размеры заработной платы, данные о заказах. Это так

называемые  показатели сферы производства.

- Платёжеспособный  спрос, размеры реализации товаров в кредит, данные о

розничной и  оптовой торговле –Перечисленное относится  к показателям

внутрирегиональной  торговли.

- Объёмы, динамика, географическое распределение межрегиональных  связей,

объёмы импорта  и экспорта, объемы грузоперевозок  Данная группа показателей

относится к группе межрегиональных  и внешнеэкономических связей.

- Кредитно-денежное обращение.  К этой группе оценки относятся  курсы акций и

других ценных бумаг, процентные ставки, размеры банковских депозитов,

валютные курсы.

    Основной тенденцией развития (трендом) называется плавное и устойчивое изменение уровня явления во времени, свободное от случайных колебаний.

      Для обнаружения основной тенденции развития могут использоваться следующие основные методы:

укрупнение интервала динамического ряда;

метод скользящей средней;

аналитическое выравнивание ряда динамики.

Рассмотрим эти методы более  подробно.

Укрупнение интервала динамического  ряда

    Смысл приема заключается в переходе от менее крупных интервалов к более крупным: от месячных - к квартальным, от квартальных - к годовым и т.д. Уровни укрупненных рядов вычисляются путем суммирования уровней за периоды, вошедшие в новый интервал, или путем вычисления среднего уровня по укрупненному интервалу. Пример выравнивания ряда путем укрупнения интервалов приведен в табл.2. Из нее следует, что при анализе месячной динамики объема продаж не ясна основная тенденция развития, а при переходе к более крупным интервалам она становится очевидной.

Таблица 2. Динамика объема продаж холодильников в 1997 году (тыс.шт.)

Месяцы

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

Объем продаж

в месяц

2,3

2,4

2,2

2,1

3,2

2,9

2,8

3,0

3,0

2,8

3,2

3,3

Объем продаж

в квартал

6,9

8,2

8,8

9,3

Средний объем

продаж в квартал

2,3

2,73

2,93

3,1


 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Графическое изображение  статистических данных

Современный анализ социально-экономических  явлений немыслим без применения графического метода представления  данных.

Графический метод есть метод условных изображений статистических данных при помощи геометрических фигур, линий, точек и разнообразных символических образов.

        При построении графического изображения статистической информации необходимо соблюдать ряд требований. Прежде всего, графики должны быть наглядными и понятными, легко читаться, привлекать и удерживать внимание, а также, по возможности, быть художественно оформленными. Кроме того, хорошо построить график и прочитать его может лишь тот экономист, который в достаточной степени знает изображаемое явление или процесс, внимательно и детально изучил исходные фактические данные, владеет статистической методологией. Выполнение названных основных требований, предъявляемых к графическим изображениям, достигаются посредством определенных технических приемов и правил составления графиков.

Каждый график состоит из графического образа и вспомогательных элементов.

Графический образ (основа графика) - это геометрические знаки, то есть совокупность точек, линий, фигур, с помощью которых изображаются статистические показатели. Важно правильно выбрать графический образ, который должен соответствовать цели графика и способствовать наибольшей выразительности изображаемых статистических данных.

        Графическое изображение позволяет осуществить контроль достоверности статистических показателей, так как, представленные на графике, они более ярко показывают имеющиеся неточности, связанные либо с наличием ошибок наблюдения, либо с сущностью изучаемого явления. С помощью графического изображения возможны изучение закономерностей развития явления, установление существующих взаимосвязей. Простое сопоставление данных не всегда дает возможность уловить наличие причинных зависимостей, в то же время их графическое изображение способствует выявлению причинных связей, в особенности в случае установления первоначальных гипотез, подлежащих затем дальнейшей разработке. Графики также широко используются для изучения структуры явлений, их изменения во времени и размещения в пространстве. В них более выразительно проявляются сравнительные характеристики и отчетливо виды основные тенденции развития и взаимосвязи, присущие изучаемому явлению или процессу.

 

 

 

 

 

 

 

Пример  построения графического изображения  статистических данных :

 

Возраст студентов

Число студентов данного  возраста

17

1

18

4

19

2

20

2

21

5

Итого:

14


 

График 1

       Заголовок графика должен в краткой и ясной форме отражать основное содержание (тему) данных, изображенных на графике; в нем указываются ограниченный в пространстве и времени объект, к которому относятся данные. Если заголовок является частью текста (в книге, статье, дипломной работе и т.д.), то он обычно помещается под нижним краем графика. Если график представляется отдельно от текста, заголовок пишется вверху графика буквами и цифрами более крупного размера, чем все остальные надписи на графике.

В графике, кроме заголовка, обязательно даются словесные пояснения  условных знаков и смысла отдельных  элементов графического образа. Сюда относятся названия и цифры масштабов, названия ломаных линий, цифры, характеризующие  величины отдельных частей графика, ссылки на источники и т.д.

 

 

Расчет показателей  вариации

Вариация – это  различие в значениях какого-либо признака у разных единиц данной совокупности в один и тот же период или момент времени. Исследование вариации в статистике имеет большое значение, помогает познать сущность изучаемого явления. Показатели вариации характеризуют колеблемость отдельных значений вариант около средних величин. Показатели вариации определяют различия индивидуальных значений признака внутри изучаемой совокупности. Существует несколько видов показателей вариации:

а) Размах вариации R представляет собой разность между максимальным и минимальным значениями признака:

 

R = Xmax – Xmin

 

Размах вариации показывает лишь крайние отклонения признака и  не отражает отклонений всех вариантов в ряду.

б) Среднее линейное отклонение

 

          (7)                - невзвешенное;

(8)   - взвешенное,

 

где: Х - варианты;

      `Х - средняя величина;

        n - число признаков;

        f - частоты.

Линейное отклонение учитывает различия всех единиц изучаемой  совокупности.

в) Дисперсия - показатель вариации, выражающий средний квадрат  отклонений вариант от средних величин  в зависимости от образующего  вариационного фактора.

 

(9)  - невзвешенная;

(10)  - взвешенная.

 

Показатель дисперсии  более объективно отражает меру вариации на практике.

 

 

г) Среднее квадратическое отклонение

 

(11)  - взвешенное;

(12)  - невзвешенное.

 

Среднее квадратическое отклонение является показателем надежности средней: чем меньше среднее квадратическое отклонение, тем лучше средняя арифметическая отражает собой всю статистическую совокупность.

д) Показатель вариации.

 

(13) 

 

Показатель вариации отражает тенденцию развития явления, т.e. действие главных факторов. Показатель вариации выражается в % или коэффициентах.

 

Расчет моды и медианы.

Особым видом средних  величин являются структурные средние. Они применяются для изучения внутреннего строения и структуры рядов распределения значений признака. К таким показателям относятся мода и медиана.

Мода - это величина признака (варианта), который наиболее часто встречается в данной совокупности, т.e. это варианта, имеющая наибольшую частоту.

В интервальном ряду распределения  мода находится по следующей формуле:

 

(4)  ,

 

где: минимальная граница модального интервала;

- величина модального интервала;

{частоты модального интервала, предшествующего и следующего за ним

Модальный интервал определяется по наибольшей частоте. Мода широко используется в статистической практике при изучении покупательского спроса, регистрации  цен и т.д.

Медиана - варианта, находящаяся в середине ряда распределения.

Медиана делит ряд  на две равные (по числу единиц) части  – со значениями признака меньше медианы  и со значениями признака больше медианы.

В случае если вариационный ряд имеет число значений вариант  четное, то расчет медианы производится по следующей формуле:

 

(5)  , где - варианты, находящиеся в середине ряда

 

В интервальном ряду распределения  медиана рассчитывается следующим  образом:

 

(6)  ,

 

где: - нижняя граница медианного интервала;

- величина медианного интервала;

- полусумма частот ряда;

- сумма накопленных частот, предшествующих  медианному интервалу;

- частота медианного интервала.

Структурные средние  величины (мода и медиана) имеют довольно большое значение в статистике и  широкое применение. Мода является именно тем числом, которое в действительности встречается наиболее часто. Медиана  имеет важные свойства для анализа явлений: она обнаруживает типичные черты индивидуальных признаков явления, и, вместе с тем, учитывает влияние крайних значений совокупности. Медиана находит практическое применение в маркетинговой деятельности вследствие особого свойства – сумма абсолютных отклонений чисел ряда от медианы есть величина наименьшая:  
Заключение

Статистические ряды распределения являются базисным методом для любого статистического анализа.

Статистический ряд  распределения представляет собой  упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по определенному варьирующему признаку, характеризует структуру изучаемого явления. Анализируя рассчитанные показатели статистического ряда распределения, можно делать выводы об однородности или неоднородности совокупности, закономерности распределения и границах варьирования единиц совокупности. Изучив основные приемы исследования и практики применения рядов распределения, а также методику вычисления наиболее важных статистических величин, необходимо отметить, что конечная цель изучения статистики в целом - анализ изучаемого явления - крайне важен для всех сфер человеческой жизни. Анализ отображает явления в целом и вместе с этим учитывает влияние каждого фактора в отдельности. На основании проведенного анализа можно учитывать и прогнозировать факторы, негативно влияющие на развитие событий.

Социально-экономическая  статистика обеспечивает предоставление важной цифровой информации об уровне и возможностях развития страны: ее экономическом положении, уровне жизни населения, его составе и численности, рентабельности предприятий, динамике безработице и т.д. Статистическая информация является одним из решающих ориентиров государственной экономической политики.

Статистические методы используют комплексно. Выделяют три основные стадии экономико-статистического исследования: сбор первичной статистической информации, статистическая сводка и обработка первичной информации, обобщение и интепретация статистической информации.

Качество, достоверность  статистической информации определяют эффективность использования статистики на любом уровне и в любой сфере.

 

Список использованной литературы

1. www.wikiznanie.ru/ru-wz/index/php/Статистический_ряд

2. Гусаров В.М. Статистика: Учеб пособие/ В.М. Гусаров, Е.И. Кузнецова. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007.

3. http://www.gks.ru

4. Практикум по теории статистики: Учебное пособие/Под. ред. Шмойловой Р.А. – М.: Финансы и статистика, 2004

5. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник / Под. ред. Башиной О.Э., Спирина А.А. – М.: Финансы и статисика, 2005.

          6. Громыко Г.Л. Теория статистики: Учебник. - М.: ИНФРА-М, 2006.