Статистическое изучение регионов РФ. 2
29
Псковский Государственный Политехнический Институт
Кафедра государственного и муниципального управления
КУРСОВАЯ РАБОТА
Дисциплина : «Статистика»
Выполнил студент
группы 012-117 с
Зачётная книжка №0351212
Вариант № 93
Руководитель :
Исходные данные для выполнения курсовой работы
таблица 1
регионы | Числ. пост. населения на конец года, тыс.чел. | Объём промышленной продукции, млн.руб. |
Архангельская обл. | 1428,9 | 43512 |
Вологодская обл. | 1301,1 | 88196 |
Калининградская обл. | 943,2 | 18199 |
Ленинградская обл. | 1649,6 | 74326 |
Мурманская обл. | 977,6 | 51639 |
Новгородская обл. | 710,9 | 23959 |
Псковская обл. | 778,0 | 11916 |
Нижегородская обл. | 3598,3 | 125957 |
Краснодарский край | 4987,6 | 71134 |
Ставропольский край | 2642,6 | 37634 |
Оренбургская обл. | 2199,4 | 66707 |
Пензенская обл. | 1504,1 | 22226 |
Пермская обл. | 2923,7 | 143321 |
Самарская обл. | 3258,7 | 213881 |
Саратовская обл. | 2676,4 | 55840 |
Ульяновская обл. | 1439,6 | 32579 |
Курганская обл. | 1074,4 | 16320 |
Свердловская обл. | 4544,9 | 209753 |
Тюменская обл. | 3272,2 | 559081 |
Иркутская обл. | 2712,9 | 105129 |
Кемеровская обл. | 2940,5 | 124888 |
Новосибирская обл. | 2717,4 | 48953 |
Омская обл. | 2127,0 | 37376 |
Томская обл. | 1060,8 | 33716 |
Читинская обл. | 1237,2 | 12000 |
Хабаровский край | 1435,8 | 69444 |
Амурская обл. | 982,2 | 11704 |
Камчатская обл. | 380,2 | 19978 |
Магаданская обл. | 229,2 | 12334 |
Сахалинская обл. | 584,7 | 32892 |
Еврейская авт. обл. | 194,6 | 1269 |
Задание № 1
На основе данных для выполнения курсовой работы, выполнить :
1. Структурную равноинтервальную группировку по обоим признакам. Если вариация группировочного признака значительна и его значение для отдельных групп необходимо представить в виде интервалов, то при построении группировки по признаку № 1 принять число групп равным 5, а по признаку № 2 – 6. При небольшом числе вариант признака, положенного в основу группировки, каждая варианта представляет отдельную группу. Результаты группировки представить в таблице и сделать выводы.
2. Аналитическую группировку, для этого определить признак - фактор и признак – результат, обосновав их выбор. Результаты представить в таблице. Сделать выводы о наличии и направлении взаимосвязи между признаками.
3. Комбинационную группировку по признаку – фактору и признаку – результату. Сделать выводы.
Структурная группировка по численности населения
таблица 2
Группы по признаку | Количество элементов | Удельный вес, % |
194,6 – 1153,2 | 11 | 35,4839 |
1153,2 – 2111,8 | 7 | 22,5806 |
2111,8 – 3070,4 | 8 | 25,8064 |
3070,4 – 4029 | 3 | 9,6774 |
4029 – 4987,6 | 2 | 6,4516 |
Итого | 31 | 100 |
n = 5 ( количество групп )
i = ( xmax – xmin ) : n = ( 4987,6 -194,6 ) : 5 = 958,6
Вывод : наибольший удельный вес имеют регионы с численностью населения от 194,6 – 1153,2 тысяч человек он составляет 35%, в этот интервал входят: Еврейская авт. обл., Сахалинская обл., Магаданская обл., Камчатская обл., Амурская обл., Томская обл., Курганская обл., Псковская обл., Новгородская обл., Мурманская обл., Калининградская обл. Наименьший удельный вес имеют регионы с численностью населения от 4029 – 4987,6 тысяч человек он составляет 6%, в этот интервал входят регионы: Краснодарский край, Свердловская обл.
Структурная группировка по объёму промышленной продукции
таблица 3
Группы по признаку | Количество элементов | Удельный вес, % |
1269 – 94237,7 | 24 | 77,4193 |
94237,7 – 187206,4 | 4 | 12,9032 |
187206,4 – 280175,1 | 2 | 6,4516 |
280175,1 – 373143,8 | - | - |
373143,8 – 466112,5 | - | - |
466112,5 – 559081 | 1 | 3,2258 |
Итого | 31 | 100 |
n = 6 ( количество групп )
i = ( xmax – xmin ) : n = ( 559081 – 1269 ) : 6 = 92968,7
Вывод : наибольший удельный вес имеют регионы с объёмом промышленности от 1269 – 94237,7 миллионов рублей он составляет 77%, в этот интервал входят 24 региона. Наименьший удельный вес имеет Тюменская обл. с объёмом промышленности от 466112,5 – 559081 миллионов рублей он составляет 3%.
Признак – фактор – численность постоянного населения, так как именно этот признак влияет на объём промышленной продукции.
Аналитическая группировка по взаимосвязи численности постоянного населения в регионах России и объёма промышленной продукции
таблица 4
Численность постоянного населения | Количество элементов | Среднее значение объёма промышленной продукции |
194,6 – 1153,2 | 11 | 21266 |
1153,2 – 2111,8 | 7 | 48897,5714 |
2111,8 – 3070,4 | 8 | 77481 |
3070,4 – 4029 | 3 | 299639,6667 |
4029 – 4987,6 | 2 | 140443,5 |
Итого | 31 | - |
Комбинационная группировка
таблица 5
Группировка по признаку факту | Группировка по признаку результату
| ||||||
1269-94237,7 | 94237,7-187206,4 | 187206,4-280175,1 | 280175,1-373143,8 | 373143,8-466112,5 | 466112,5-559081 | итого | |
194,6-1153,2 | 11 |
|
|
|
|
| 11 |
1153,2-2111,8 | 7 |
|
|
|
|
| 7 |
2111,8-3070,4 | 5 | 3 |
|
|
|
| 8 |
3070,4-4029 |
| 1 | 1 |
|
| 1 | 3 |
4029-4987,2 | 1 |
| 1 |
|
|
| 2 |
итого | 24 | 4 | 2 |
|
| 1 |
|
Вывод: связь между признаками прямая.
Задание № 2
1. На основе структурных группировок из задания 1 построить вариационные частотные и кумулятивные ряды распределения ( по каждому признаку), оформить в таблицы, изобразить графически.
2. Проанализировать вариационные ряды распределения, вычислив для каждого из них :
- среднее арифметическое значение признака;
- медиану и моду;
- среднее квадратическое отклонение
- коэффициент вариации
3. Проверить теорему о разложении дисперсии, используя данные аналитической группировки.
4. Сделать выводы
Структурная группировка по численности населения
таблица 6
Численность населения, тыс.чел. | Количество регионов | Средняя численность населения | Накопленная частота |
194,6 – 1153,2 | 11 | 673,9 | 11 |
1153,2 – 2111,8 | 7 | 1632,5 | 18 |
2111,8 – 3070,4 | 8 | 2591,1 | 26 |
3070,4 – 4029 | 3 | 3549,7 | 29 |
4029 – 4987,6 | 2 | 4508,3 | 31 |
Итого | 31 | - | - |
= = 1910,8032
= 194.6 + 958.6 = 897.5
= 194.6 + 958.6 = 1545.3
= 1.94 , где
- среднее значение признака;
Мо – мода;
Ме – медиана;
- дисперсия;
- среднее квадратическое отклонение;
- коэффициент вариации
Гистограмма распределения численности постоянного населения по
рис.1
Кумулятивное распределение численности постоянного населения
рис.2
Структурная группировка по объёму промышленной продукции
таблица 7
Объём промышленной продукции, млн.руб. | Количество регионов | Средний объём промышленной продукции | Накопленная частота |
1269 – 94237,7 | 24 | 47753,35 | 24 |
94237,7 – 187206,4 | 4 | 140722,05 | 28 |
187206,4 – 280175,1 | 2 | 233690,75 | 30 |
280175,1 – 373143,8 | - | 326659,45 | - |
373143,8 – 466112,5 | - | 419628,15 | - |
466112,5 – 559081 | 1 | 512596,75 | 31 |
Итого | 31 | - | - |
Гистограмма распределения объёмов промышленной продукции по регионам
рис.3
Кумулятивное распределение объёмов промышленной продукции
рис.4
Проверка теоремы о разложении дисперсии
Общая дисперсия – измеряет вариацию признака во всей совокупности под влиянием всех факторов обусловивших эту вариацию.
Внутригрупповая дисперсия – отражает случайную вариацию происходящую под влиянием не учтённых факторов и не зависящую от признака фактора положенного в основание группировки.
Межгрупповая дисперсия – характеризует систематическую вариацию, т.е. различие в величине изучаемого признака возникающего под влиянием признака фактора положенного в основание группировки.
Закон сложения :
общая дисперсия равна сумме средней из внутригрупповой и межгрупповой дисперсии.
№ | Объём промышленной продукции | |
1 | 43512 | 1097513542,2278 |
2 | 88196 | 133523988,93758 |
3 | 18199 | 3415437200,4535 |
4 | 74326 | 5358030,2278835 |
5 | 51639 | 625087099,80848 |
6 | 23959 | 2775365933,3568 |
7 | 11916 | 4189292218,6148 |
8 | 125957 | 2432093309,4863 |
9 | 71134 | 30324206,744007 |
10 | 37634 | 1521525916,4213 |
11 | 66707 | 98679228,840773 |
12 | 22226 | 2960964139,9052 |
13 | 143321 | 4446256815,5509 |
14 | 213881 | 18834888433,616 |
15 | 55840 | 432670865,06656 |
16 | 32579 | 1941437102,3891 |
17 | 16320 | 3638591907,6471 |
18 | 209753 | 17718873247,035 |
19 | 559081 | 232748602601,36 |
20 | 105129 | 811580847,55068 |
21 | 124888 | 2327797910,7443 |
22 | 48953 | 766611053,4859 |
23 | 37376 | 1541719959,26 |
24 | 33716 | 1842533470,2278 |
25 | 12000 | 4178425517,9697 |
26 | 69444 | 51793094,485939 |
27 | 11704 | 4216780453,1955 |
28 | 19978 | 3210666323,6471 |
29 | 12334 | 4135357058,3568 |
30 | 32892 | 1913952420,9374 |
31 | 1269 | 5680899482,389 |
Итого | 2375863 | 329724603379,86 |
= 329724603379,86 : 31 = 10636277528,383
Расчёт внутригрупповой дисперсии
таблица 9
| 194,6-1153,2 | 1153,2-2111,8 | 2111,8-3070,4 | 3070,4-4029 | 4029-4987,6 | |||||
№ | Объём пром. пр. | Объём пром. пр. | Объём пром. пр. | Объём пром. пр. | Объём. пром. пр. | |||||
1 | 18199 | 9406489 | 43512 | 29004379,61224 | 37634 | 1587783409 | 125957 | 30165668700,442 | 71134 | 4803806790,2 |
2 | 51639 | 922519129 | 88196 | 1544366488,1837 | 66707 | 116079076 | 213881 | 7354548908,4433 | 209753 | 4803806790,2 |
3 | 11916 | 87422500 | 74326 | 646604979,61226 | 143321 | 4334905600 | 559081 | 67309805441,781 |
|
|
4 | 16320 | 24462916 | 22226 | 711372722,46936 | 55840 | 468332881 |
|
|
|
|
5 | 33716 | 155002500 | 32579 | 266295773,46937 | 105129 | 764411904 |
|
|
|
|
6 | 11704 | 91431844 | 12000 | 1361430777,3264 | 124888 | 2247423649 |
|
|
|
|
7 | 19978 | 1658944 | 69444 | 422155727,04083 | 48953 | 813846784 |
|
|
|
|
8 | 12334 | 79780624 |
|
| 37376 | 1608411025 |
|
|
|
|
9 | 32892 | 135163876 |
|
|
|
|
|
|
|
|
10 | 1269 | 399880009 |
|
|
|
|
|
|
|
|
11 | 23959 | 7252249 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Итого | 233926 | 1913981080 | 342283 | 49812330847,7139 | 619848 | 11941194328 | 898919 | 104830023050,66 | 280887 | 9607613580,4 |
Ср.зн. | 21266 | - | 48897,5714 | - | 77481 | - | 299639,6667 | - | 140443.5 | - |
Расчёт межгрупповой дисперсии
= 6337114854.6138
10636277528,383 = 4299162673,77+6337114854,6138
Общая дисперсия равна сумме межгрупповой дисперсии и внутригрупповой дисперсии, следовательно теорема о разложении дисперсии проверяется.
Вывод : средняя численность населения составила 1910,8032, а средний объём промышленной продукции составил 53466,9190.
В половине регионов численность населения меньше 897,5тысячи человек, а в другой половине – больше этого числа. Также в половине регионов объём промышленной продукции меньше 51979,2, а в половине – больше.
В большинстве регионов численность населения составляет1545,3, а объём промышленной продукции 61311,9.
Коэффициент вариации по численности населения составляет 194%, а по объёму промышленной продукции 186%.
Среднее квадратическое отклонение, показывает, на сколько в среднем отклоняются конкретные варианты признака от его среднего значения.
По численности населения среднее квадратическое отклонение равно 3708,1319, а по объёму промышленной продукции 99514,76.
Задание № 3.
1. Используя результаты расчётов, выполненных в задании 2 курсовой работы по признаку 1, и полагая, что эти данные получены при помощи собственно- случайного 10 % бесповторного отбора, определить:
а) пределы, за которые с доверительной вероятностью 0,954 не выйдет среднее значение признака, рассчитанное по генеральной совокупности.
б) как нужно изменить объём выборки, чтобы снизить предельную ошибку средней величины на 50 %
2. Используя результаты расчётов, выполненных в задании № 2 курсовой работы по признаку 2 и полагая, что эти данные получены при помощи повторного отбора, определить:
а) пределы, за которые в генеральной совокупности не выйдет значение доли предприятий, у которых индивидуальные значения признака превышают моду(уровень доверительной вероятности установите по своему усмотрению)
б) как изменить объём выборки, чтобы снизить предельную ошибку доли на 20 %.
1. а) Так как доверительная вероятность равна 0,954, следовательно коэффициент доверия (t) будет равен 2.
предельная ошибка выборки
, где
t – коэффициент доверия;
- средняя ошибка выборки;
Так как у нас отбор бесповторный, т.е. попавшая в выборку единица не возвращается в совокупность из которой осуществляется дальнейший отбор, то будет рассчитываться по формуле , где
- дисперсия;
n – число единиц выборочной совокупности;
N – число единиц генеральной совокупности, N = 310
- доля обследованных единиц совокупности;
Зная выборочную среднюю величину признака и предельную ошибку выборки можно определить границы в которых будет находиться генеральная средняя: