Изучение деятельности туристических фирм в России

Тип работы:
Курсовая
Предмет:
Экономические науки


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

Федеральное агентство по образованию РФ

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

Рыбинский государственный авиационный технический УНИВЕРСИТЕТ имени П. А. СОЛОВЬЕВА

Социально-экономический факультет

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине: Статистика

на тему:

«Изучение деятельности туристических фирм в России»

Студент группы ЭУГ2−09

Денисов В. О.

Руководитель: канд. экон. наук,

доцент Ломанова Е. В.

Рыбинск 2011

Задание

1. Спроектировать статистическое наблюдение

Указать форму, вид, способ наблюдения;

Сформулировать цель наблюдения;

Выделить объект, единицу наблюдения, отчетную единицу;

Разработать программу наблюдения с соблюдением стандартных правил составления и с учетом следующих требований:

— Вопросы формуляра должны предполагать получение значений не только качественных, но и количественных признаков; (непрерывных и дискретных), что даст возможность в дальнейшем обработать полученные факты с применением достаточного количества методов;

— Важно наличие в формуляре не только закрытых, но и открытых вопросов, по которым ответ предполагает получение числовой информации;

Составить таблицу, в которой привести списки существенных признаков, по которым будет осуществляться наблюдение; столбцы таблицы назвать следующим образом: «Атрибутивные признаки», «Вариационные признаки»;

Разработать инструментарий наблюдения:

— Формуляр, включающий не менее 10 существенных признаков (вопросы, необходимые для получения информации справочного характера (пол, ФИО, возраст и т. п.) в это количество не входят);

— Инструкцию по заполнению формуляра;

Разработать организационный план наблюдении, содержащий срок наблюдения; критический момент наблюдения и место проведения наблюдения;

2. Провести статистическое наблюдение по разработанному проекту (при этом необходимо заполнение не менее 50 формуляров, учитывая, что точность наблюдения увеличивается с ростом объема выборки);

3. Осуществить сводку и группировку результатов статистического; наблюдения, используя статистические таблицы, построенные как по атрибутивным, так и по вариационным признаком;

4. Произвести обработку сгруппированных данных:

1) Графически представить результаты наблюдения таким образом, чтобы передать наибольший объем информации; при этом одинаковой смысловой нагрузки приводимые диаграммы и графики нести не должны;

2) Рассчитать среднюю величину, моду и медиану основных показателей;

3) Оценить вариацию признаков, рассчитав абсолютные и относительные показатели вариации, а так же используя дисперсионный анализ;

4) В полученной сводке результатов наблюдения выделить факторные и результативные признаки; оценить тесноту и характер связей между ними с использованием корреляционно-регрессионного анализа, а также путем расчета коэффициентов ассоциации, контингенции, коэффициентов взаимной сопряженности Пирсона и Чупрова, коэффициентов корреляции знаков и корреляции рангов и прочих;

5) Если позволяет собранная информация — проанализировать динамику явления;

5. Сделать выводы по результатам исследования, которые следует располагать равномерно по курсовой работе (выделять выводы отдельным разделом не следует).

Содержание

Введение

1. Подготовка статистического наблюдения

2. Статистическая сводка данных

3. Группировка, анализ и обработка полученных данных

3.1 Ряды распределения

3.2 Анализ методом расчета показателей динамики

3.3 Показатели среднего

3.4 Показатели вариации

3.4.1 Абсолютные показатели

3.4.2 Относительные показатели

3.5 Параметрические показатели связи

3.6 Непараметрические показатели связи

3.6.1 Коэффициенты взаимной сопряженности Пирсона и Чупрова

3.6.2 Ранговые коэффициенты связи

Заключение

Список используемой литературы

Введение

Статистика -- это общетеоретическая наука (комплекс научных дисциплин), которая изучает количественную сторону качественно определенных массовых социально-экономических явлений и процессов, их состав, распределение, размещение в пространстве, движение во времени выявляя действующие взаимозависимости и закономерности в конкретных условиях места и времени.

Объектом изучения статистики является общество, протекающие в нём процессы и закономерности развития. Предмет статистики -- размеры и количественные соотношения качественно определенных социально-экономических явлений, закономерности их связи и развития в конкретных условиях места и времени.

Статистические методы -- методы анализа статистических данных. Выделяют методы прикладной статистики, которые могут применяться во всех областях научных исследований и любых отраслях народного хозяйства, и другие статистические методы, применимость которых ограничена той или иной сферой.

Цель статистического исследования — раскрытие сущности массовых явлений и процессов, присущих им закономерностей. Отличительной особенностью этих закономерностей является то, что они относятся не к каждой отдельной единице совокупности, а ко всей массе единиц в целом.

В данной курсовой работе мы решили изучить деятельность туристических фирм в России.

Туризм -- временные выезды (путешествия) людей в другую страну или местность, отличную от места постоянного жительства на срок от 24 часов до 6 месяцев в течение одного календарного года или с совершением не менее одной ночевки в развлекательных, оздоровительных, спортивных, гостевых, познавательных, религиозных и иных целях без занятия деятельностью, оплачиваемой из местного источника.

Индустрия туризма -- многоотраслевой производственный комплекс, занимающийся воспроизводством условий для путешествий и отдыха, то есть производством туристского продукта. Является одной из самых значительных отраслей экономики в мире, а для некоторых развивающихся стран — основной экономической отраслью (Кипр, Малайзия, Таиланд и др.).

Туристский продукт окончательно превратился в экономическую категорию лишь в условиях массового туризма. Интенсивность туризма -- показатель, дающий представление о том, какая часть населения страны (в процентах) ежегодно совершает хотя бы одну поездку. Когда интенсивность туризма выше 50%, можно говорить, что в данной стране туризм имеет массовый характер.

С экономической точки зрения привлекательность туризма как составной части услуг -- в более быстрой окупаемости вложенных средств и получении дохода в свободно конвертируемой валюте. Туристский бизнес стимулирует развитие других отраслей хозяйства: строительства, торговли, сельского хозяйства, производства товаров народного потребления, связи и т. д.

Данный бизнес привлекает предпринимателей по многим причинам: небольшие стартовые инвестиции, растущий спрос на туристские услуги, высокий уровень рентабельности и минимальный срок окупаемости затрат. В туристской индустрии динамика роста объёмов предоставляемых услуг приводит к увеличению числа рабочих мест намного быстрее, чем в других отраслях. Временной промежуток между ростом спроса на туристские услуги и появлением новых рабочих мест в туристском бизнесе минимальный.

Туризм помимо огромного экономического значения играет большую роль в расширении границ взаимопонимания и доверия между людьми разных религий и культур. Его деятельность не ограничивается только торговлей товарами и услугами и поиском новых торговых партнеров. Она направляется также на установление взаимоотношений между гражданами разных стран для сохранения и процветания мира.

Эта тема актуальна в наше время, так как задача развития туризма требует решения множества сопутствующих задач, например развитие транспортной системы, развитие системы общественного питания, улучшение имиджа, развитие информационной инфраструктуры.

1. Подготовка статистического наблюдения

Для проведения статистического исследования мы использовали данные Федеральной службы государственной статистики, которая находится в ведении Министерства экономического развития Российской Федерации. Федеральная служба государственной статистики — это государственный статистический орган, имеющий задачей удовлетворение потребностей органов власти и управления, средств массовой информации, населения, научной общественности, коммерческих организаций и предпринимателей, международных организаций в разнообразной, объективной и полной статистической информации.

Статистическое наблюдение предполагает достоверность и точность данных, полноту и их практическую ценность, единообразие и сопоставимость информации.

Процесс проведения статистического наблюдения включает следующие этапы:

· Подготовка статистического наблюдения;

· Проведение массового сбора данных;

· Подготовка данных к обработке;

· Разработка предложений по совершенствованию процесса наблюдения.

Для проведения такого наблюдения необходимо:

· выделить объект;

· единицу наблюдения;

· сформулировать цель наблюдения;

· составить перечень признаков.

Объект наблюдения: Российская Федерация.

Единица наблюдения: Субъект федерации.

Цель наблюдения: Изучение деятельности туристических фирм в России.

Вид статистического наблюдения:

· По времени регистрации фактов: единовременное — это обследование дает сведения о количественных характеристиках какого-либо явления или процесса в момент его исследования.

· По охвату единиц совокупности: сплошное наблюдение — предполагает, что обследованию подлежат все единицы изучаемой совокупности.

Срок наблюдения: 1 января 2010 — 31 декабря 2010 года.

По форме внешнего выражения признаки делятся на:

— Атрибутивные

— Вариационные

Все признаки по данной теме можно разделить следующим образом:

Таблица 1.

Атрибутивные признаки

Вариационные признаки

Федеральный округ

Число турфирм

Средняя численность работников (включая внешних совместителей и работников, выполнявших работы по договорам гражданско-правового характера)

Сумма комиссионных, агентских и иных вознаграждений

Выручка от оказания туристских услуг

Расходы на услуги сторонних организаций, используемые при производстве туристского продукта

Расходы, произведенные организацией на оказание туристских услуг

Число турпакетов, реализованных населению за год

Стоимость турпакетов, реализованных населению за год

Число отправленных туристов (граждан России) всего за год

Число принятых туристов (граждан других стран)

2. Статистическая сводка данных

Полученные в ходе проведения статистического наблюдения результаты можно свести в таблицы 2, 3 и 4, разделив соответственно по атрибутивным и количественным признакам.

Таблица 2. Сводка данных по атрибутивным признакам

Субъект РФ

Федеральный округ

Белгородская область

Центральный

Брянская область

Владимирская область

Воронежская область

Ивановская область

Калужская область

Костромская область

Курская область

Липецкая область

Московская область

Орловская область

Рязанская область

Смоленская область

Тамбовская область

Тверская область

Тульская область

Ярославская область

г. Москва

Республика Карелия

Северо-Западный

Республика Коми

Архангельская область

Ненецкий авт. округ

Вологодская область

Калининградская область

Ленинградская область

Мурманская область

Новгородская область

Псковская область

г. Санкт-Петербург

Республика Адыгея

Южный

Республика Калмыкия

Краснодарский край

Астраханская область

Волгоградская область

Ростовская область

Республика Дагестан

Северо-Кавказский

Республика Ингушетия

Кабардино-Балкарская Республика

Карачаево-Черкесская Республика

Республика Северная Осетия — Алания

Чеченская Республика

Ставропольский край

Республика Башкортостан

Приволжский

Республика Марий Эл

Республика Мордовия

Республика Татарстан

Удмуртская Республика

Чувашская Республика

Пермский край

Кировская область

Нижегородская область

Оренбургская область

Пензенская область

Самарская область

Саратовская область

Ульяновская область

Курганская область

Уральский

Свердловская область

Тюменская область

Ханты-Мансийский авт. округ-Югра

Ямало-Ненецкий авт. округ

Челябинская область

Республика Алтай

Сибирский

Республика Бурятия

Республика Тыва

Республика Хакасия

Алтайский край

Забайкальский край

Красноярский край

Иркутская область

Кемеровская область

Новосибирская область

Омская область

Томская область

Республика Саха (Якутия)

Дальневосточный

Камчатский край

Приморский край

Хабаровский край

Амурская область

Магаданская область

Сахалинская область

Еврейская автономная область

Чукотский авт. округ

Таблица 3. Сводка данных по количественным признакам

Субъект РФ

Число турфирм, ед.

Средняя численность работников (включая внешних совместителей и работников, выполнявших работы по договорам гражданско-правового характера), чел.

Сумма комиссионных, агентских и иных вознаграждений, тыс. руб.

Выручка от оказания туристских услуг, тыс. руб.

Расходы на услуги сторонних организаций, используемые при производстве туристского продукта, тыс. руб.

Белгородская область

70

217

43 760,1

65 383,5

35 993

Брянская область

62

219

30 863,6

67 835,3

23 871

Владимирская область

142

533

92 853,3

384 473,9

209 399,8

Воронежская область

67

169

35 250,7

54 358,9

2788

Ивановская область

121

621

40 063,4

274 254,1

162 785,8

Калужская область

121

359

50 058

119 818,4

49 274,6

Костромская область

79

252

635 977,7

678 661,2

23 414,1

Курская область

66

196

39 230,3

81 925,8

37 217,7

Липецкая область

81

237

47 027,5

61 504,6

8773,3

Московская область

461

1630

498 173,1

3 000 297,9

933 928,7

Орловская область

57

160

36 773,2

41 887,4

2592,5

Рязанская область

75

248

39 134,9

75 855,2

15 777,2

Смоленская область

65

200

35 863,2

56 380,4

12 641,2

Тамбовская область

44

119

23 547,3

29 247,9

3532

Тверская область

126

463

107 550,8

183 635,4

43 405,9

Тульская область

107

272

41 954,9

68 484,3

21 669,5

Ярославская область

87

733

104 931,8

443 514,4

253 806,2

г. Москва

715

9828

3 548 783,4

12 305 639,8

5 364 266,1

Республика Карелия

43

209

41 482,8

184 157,7

77 096,7

Республика Коми

97

311

127 128,1

141 124,3

3991,5

Архангельская область

123

381

129 721,2

208 323,2

38 761,6

Ненецкий авт. округ

4

5

4026

24 506,8

190,7

Вологодская область

159

643

108 575

460 589,7

139 038,2

Калининградская область

87

477

116 770,9

524 854,7

285 150,7

Ленинградская область

75

371

40 385,7

111 348

37 433,6

Мурманская область

71

332

82 548,3

402 169,6

93 324,1

Новгородская область

66

222

23 007

122 376,6

52 421,2

Псковская область

49

187

38 819,2

273 619,5

65 544,1

г. Санкт-Петербург

346

3798

578 772,8

13 533 309,1

11 513 555,4

Республика Адыгея

33

163

7062,1

46 310,3

1686

Республика Калмыкия

5

10

5391

6286,5

3600,5

Краснодарский край

413

1959

517 712,9

1 038 705,7

201 038,8

Астраханская область

94

966

36 924,3

317 492,4

16 853,6

Волгоградская область

65

323

112 289

231 777,6

77 195,4

Ростовская область

286

1379

385 861,8

871 668,2

279 903,7

Республика Дагестан

6

32

1708,5

4261,5

0

Республика Ингушетия

1

3

0

117

0

Кабардино-Балкарская Республика

8

33

12 741,3

203 825,4

185 185,7

Карачаево-Черкесская Республика

19

61

4439

14 626,2

2911,9

Республика Северная Осетия — Алания

19

62

4666,6

29 800,2

12 204,3

Чеченская Республика

2

2

233,2

730,5

0

Ставропольский край

109

490

97 527,5

174 511,3

22 710,2

Республика Башкортостан

273

948

211 068,2

2 311 889,1

35 111,6

Республика Марий Эл

31

152

28 001,7

65 811,9

2244,8

Республика Мордовия

18

121

55 639,5

60 152,5

2446,2

Республика Татарстан

296

1216

354 319,7

822 599,1

124 562,3

Удмуртская Республика

112

325

58 490,2

101 714,8

38 873,9

Чувашская Республика

71

198

51 896,5

67 006,3

6325,1

Пермский край

158

792

152 988,9

459 729,2

98 682,7

Кировская область

66

156

46 043,3

52 337,5

6765,8

Нижегородская область

184

1004

233 522,7

656 917

223 960,6

Оренбургская область

101

295

59 303,2

73 237,8

4602

Пензенская область

85

236

46 531,2

81 603,6

5972

Самарская область

242

1086

273 375,4

820 507,3

423 781,3

Саратовская область

123

612

126 124,5

172 813

33 569,5

Ульяновская область

85

219

46 153,5

64 271,1

5143,7

Курганская область

53

147

40 094,7

29 248,5

0

Свердловская область

245

1475

672 303,1

1 281 209,2

610 912,9

Тюменская область

217

862

288 829,2

593 559,3

182 199,9

Ханты-Мансийский авт. округ-Югра

88

345

127 137,9

188 968

33 804,2

Ямало-Ненецкий авт. округ

8

98

10 300,5

10 794,5

0

Челябинская область

310

1063

206 258,5

682 346,7

382 368,5

Республика Алтай

61

300

5272,5

121 404,3

22 003,6

Республика Бурятия

58

262

29 319,9

98 009,1

46 260,2

Республика Тыва

15

32

2772

3193,1

0

Республика Хакасия

26

89

28 722,8

95 980,9

2457,2

Алтайский край

110

427

119 172

152 454,5

15 624,9

Забайкальский край

50

547

70 189,6

436 593,4

173 738,4

Красноярский край

145

836

191 429,8

488 419,6

44 667,1

Иркутская область

145

506

285 103,9

453 041,2

417 745,4

Кемеровская область

183

582

143 554,6

205 916,2

29 363,1

Новосибирская область

236

1186

562 655,7

1 392 079,4

879 569,4

Омская область

143

508

182 896

214 910,2

25 310,8

Томская область

95

381

119 677,1

201 662

41 706,1

Республика Саха (Якутия)

66

361

91 708,5

283 246,2

152 514,5

Камчатский край

69

329

56 872,1

278 158

129 685,7

Приморский край

107

809

168 058,3

919 754,3

268 728,3

Хабаровский край

129

756

205 224,5

768 501

348 906,4

Амурская область

31

323

74 441,8

296 685,5

104 709,2

Магаданская область

12

49

15 612,7

28 007,4

7725

Сахалинская область

40

178

41 155,2

129 688,3

51 139,4

Еврейская автономная область

18

68

2679,8

49 810,2

12 757,5

Чукотский авт. округ

1

6

0

8230,2

7174,4

Таблица 4. Сводка данных по количественным признакам

Субъект РФ

Расходы, произведенные организацией на оказание туристских услуг, тыс. руб.

Число турпакетов, реализованных населению за год, ед

Стоимость турпакетов, реализованных населению за год, тыс. руб.

Число отправленных туристов (граждан России) всего за год, чел.

Число принятых туристов (граждан других стран), чел.

Белгородская область

76 409,8

13 685

484 930,9

22 772

0

Брянская область

50 667

10 830

300 237,4

10 806

0

Владимирская область

348 720,5

27 217

923 376,9

38 678

13 834

Воронежская область

27 435,2

7040

342 955,3

8926

0

Ивановская область

260 668,6

11 816

426 448,4

14 454

0

Калужская область

123 018

12 372

523 807,7

15 049

0

Костромская область

30 060,5

10 457

459 127,6

18 440

0

Курская область

81 557,4

13 494

521 480,6

24 362

0

Липецкая область

47 798,5

10 209

445 672,5

14 573

0

Московская область

3 681 210,2

78 761

4 384 948,1

104 605

8340

Орловская область

29 023,6

9479

341 043,1

14 019

0

Рязанская область

55 383,2

11 415

426 394,1

15 538

0

Смоленская область

34 371,8

10 874

377 764,2

17 801

1205

Тамбовская область

20 052,3

5762

243 017,2

6778

0

Тверская область

138 519,1

35 890

1 042 973,6

33 016

0

Тульская область

46 251,2

11 362

405 555,3

13 153

0

Ярославская область

285 817,8

22 749

534 155,4

14 924

2015

г. Москва

11 581 610,2

1 347 467

70 826 033,8

2 704 451

28 597

Республика Карелия

135 421

13 649

362 220,8

12 202

7606

Республика Коми

82 297

24 915

1 246 132,9

38 322

31

Архангельская область

133 842,8

31 654

1 588 444

59 155

25

Ненецкий авт. округ

21 593,4

734

57 550

1723

0

Вологодская область

338 889,4

33 614

1 099 459,8

35 565

72

Калининградская область

391 463,1

30 931

1 314 712,1

51 765

8919

Ленинградская область

121 694

11 403

376 390,7

14 021

576

Мурманская область

181 403,1

15 320

722 631,1

22 067

1870

Новгородская область

127 794,6

9946

295 732,3

9603

870

Псковская область

242 054,9

10 419

339 706,6

17 707

2337

г. Санкт-Петербург

13 078 285,6

363 588

9 999 086,3

413 258

58 772

Республика Адыгея

33 322,5

2323

75 048,4

2201

0

Республика Калмыкия

5192,2

3898

46 878,4

2150

0

Краснодарский край

815 118,9

107 491

3 843 264,7

95 965

278

Астраханская область

209 776,3

18 151

550 971,7

7466

486

Волгоградская область

193 330

26 417

759 232,1

21 078

0

Ростовская область

654 520,2

86 115

4 111 958,3

147 480

36 277

Республика Дагестан

4161,6

941

20 552,3

914

0

Республика Ингушетия

27

0

0

0

0

Кабардино-Балкарская Республика

190 302,3

339

29 512,7

26 901

0

Карачаево-Черкесская Республика

13 302,6

886

22 232,9

1530

66

Республика Северная Осетия — Алания

17 145,2

1652

62 196,4

2708

8

Чеченская Республика

170,3

41

2798,8

92

0

Ставропольский край

113 430,6

23 707

873 125,4

24 548

2

Республика Башкортостан

274 799,1

47 360

1 814 701,1

56 598

0

Республика Марий Эл

16 821,3

6953

317 621,3

9699

4

Республика Мордовия

41 641,2

10 294

441 457,8

13 753

0

Республика Татарстан

734 560,8

126 456

5 010 651,1

181 867

332

Удмуртская Республика

80 115,9

12 998

600 481,2

18 944

48

Чувашская Республика

41 933,5

31 213

533 489,4

20 051

0

Пермский край

341 804

42 824

1 907 988,2

41 006

131

Кировская область

27 019,6

11 803

471 979,5

16 488

32

Нижегородская область

533 558

76 192

3 455 126,3

97 324

44

Оренбургская область

45 142

16 345

695 054,3

19 824

0

Пензенская область

100 039,6

12 753

460 912,8

15 602

0

Самарская область

747 033,2

62 328

1 484 168,7

36 144

1

Саратовская область

167 084,2

29 153

1 145 833,8

28 828

28

Ульяновская область

34 899,8

12 036

587 840

18 461

0

Курганская область

38 929,9

7932

427 012,6

12 553

0

Свердловская область

1 006 927,8

138 856

6 882 715,4

276 991

0

Тюменская область

374 644,3

52 415

3 245 988,6

79 123

0

Ханты-Мансийский авт. округ-Югра

120 074,5

20 519

1 430 190,7

35 541

0

Ямало-Ненецкий авт. округ

5832,3

1237

116 035,8

3029

0

Челябинская область

588 269,6

56 687

2 887 479,1

84 424

0

Республика Алтай

93 614,3

7184

88 881,4

914

87

Республика Бурятия

93 051,9

26 697

269 094,3

30 213

1602

Республика Тыва

2434,7

428

26 571,2

639

10

Республика Хакасия

524

4432

267 411,3

7892

95

Алтайский край

100 734,7

25 926

966 918,4

24 748

34

Забайкальский край

294 976,8

215 602

538 758,8

287 190

694

Красноярский край

239 439,1

71 321

3 546 050,8

111 127

1

Иркутская область

362 765,3

44 402

1 598 481,4

44 908

5539

Кемеровская область

184 057,9

34 932

1 964 540,9

46 101

0

Новосибирская область

1 167 383,3

140 765

7 081 026,4

199 024

1007

Омская область

91 480,6

43 610

2 028 527,2

53 914

141

Томская область

140 524,9

23 345

1 351 016,8

28 813

0

Республика Саха (Якутия)

312 650,8

20 249

642 526,2

18 520

228

Камчатский край

209 350,9

7868

558 204,7

9471

3935

Приморский край

435 865,4

275 413

1 897 837,8

296 827

14 179

Хабаровский край

611 773,7

106 710

1 684 354,7

123 114

5327

Амурская область

228 001,4

97 498

1 210 730,3

80 826

17 299

Магаданская область

21 203,9

2258

188 268,6

3506

53

Сахалинская область

100 772,3

9413

574 537,6

14 395

2269

Еврейская автономная область

14 922,9

7725

62 265,3

23 804

331

Чукотский авт. округ

8022,9

57

22,8

0

223

3. Группировка, анализ и обработка полученных данных

3. 1 Ряды распределения

Построим ряд распределения субъектов РФ по числу туристических фирм в 2010 году.

Таблица 5. Распределение субъектов РФ по числу туристических фирм в 2010 году

Число турфирм, ед.

Число субъектов РФ

Всего

% к итогу

1−120

16

19,28

120−239

57

68,67

239−358

7

8,43

358−477

2

2,41

477−596

0

0,00

596−715

1

1,21

Итого:

83

100,00

Для наглядности полученных данных построим диаграмму.

Рисунок 1. Диаграмма распределения субъектов РФ по числу турфирм в 2010 году

По полученным данным, мы видим, что в большинстве субъектов РФ число турфирм в 2010 году составило от 120 до 239 ед. В 19% субъектов РФ число турфирм составило от 1 до 120 ед. Только в Москве число турфирм составило от 596 до 715 ед., а именно 715 ед. и только в Московской области и Краснодарском крае число турфирм составило от 358 — 477 ед. Таким образом, по полученным данным можно сделать вывод, что самое большое количество турфирм находится в Москве и Московской области.

Распределим среднюю численность работников в турфирмах за 2010 год по федеральным округам.

Таблица 6. Распределение средней численности работников в турфирмах за 2010 год по федеральным округам

Федеральный округ

Средняя численность работников в турфирмах — всего

Чел.

% к итогу

Центральный

16 456

33,75

Северо-Западный

6936

14,22

Южный

4800

9,84

Северокавказский

683

1,40

Приволжский

7360

15,10

Уральский

3990

8,18

Сибирский

5656

11,60

Дальневосточный

2879

5,91

Итого:

48 760

100,00

На основе полученных данных построим диаграмму

Рисунок 2. Диаграмма распределения средней численности работников в турфирмах РФ за 2010 год по федеральным округам

На основе полученных данных видно, что наибольшая средняя численность работников турфирм за 2010 год в Центральном федеральном округе (34%), затем в Приволжском федеральном округе (15%). Наименьшая средняя численность работников турфирм за 2010 в Дальневосточном федеральном округе (4%).

Построим ряд распределения числа отправленных туристов (граждан России) по федеральным округам.

Таблица 7. Распределение числа отправленных туристов (граждан России) за 2010 год по федеральным округам

Федеральный округ

Всего отправленных туристов

Чел.

% к итогу

Центральный

3 092 345

47,05

Северо-Западный

675 388

10,28

Южный

276 340

4,20

Северокавказский

56 693

0,86

Приволжский

574 589

8,74

Уральский

491 661

7,48

Сибирский

835 483

12,71

Дальневосточный

570 463

8,68

Итого:

6 572 962

100,00

Для наглядности представления данных построим диаграмму.

Рисунок 3. Диаграмма распределения числа отправленных туристов (граждан России) за 2010 год по федеральным округам

Проанализировав турпоток (граждан России) за 2010 год мы пришли к выводу, что наибольшее число туристов в Центральном федеральном округе (3 092 345 чел.), затем в Сибирском федеральном округе (835 483 чел.), а наименьшее в Северокавказском федеральном округе (56 693 чел.).

Произведем группировку по федеральным округам числа принятых туристов (граждан других стран) в РФ за 2010 год.

Таблица 8. Распределение по федеральным округам числа принятых туристов (граждан других стран) в РФ за 2010 год

Федеральный округ

Всего принятых туристов

Чел.

% к итогу

Центральный

53 991

23,90

Северо-Западный

81 078

35,90

Южный

37 041

16,40

Северокавказский

76

0,03

Приволжский

620

0,28

Уральский

0

0,00

Сибирский

9210

4,08

Дальневосточный

43 844

19,41

Итого:

225 860

100,00

Для наглядности представления данных построим диаграмму.

Рисунок 4. Диаграмма распределения числа принятых туристов (граждан других стран) в РФ за 2010 год по федеральным округам

Таким образом, в Северо-Западном федеральном округе за 2010 год наибольшее число принятых туристов — 81 078 чел. Наиболее популярным среди иностранных граждан является город Санкт-Петербург, его посетило 58 772 туристов. Также значительное число туристов наблюдается в Центральном федеральном округе (53 991 чел.). Наименьшее число туристов в 2010 году в Уральском федеральном округе.

3. 2 Анализ методом расчета показателей динамики

Проанализируем численность турфирм в РФ методом расчета показателей динамики.

Таблица 9. Численность турфирм в РФ за 2001−2010 гг.

Год

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

Число турфирм, ед.

3256

3345

3876

4010

5079

5842

6639

6477

6897

9232

Рассчитаем показатели динамики по следующим формулам:

Абсолютный прирост:

Темп роста:

%

%

Темп прироста:

Абсолютное значение одного процента прироста:

Абсолютное ускорение:

Относительное ускорение:

Сведем все расчеты в таблицу 10.1 и 10. 2

Таблица 10. 1

Год

2001

2002

2003

2004

2005

Число турфирм, ед.

3256

3345

3876

4010

5079

Абсолютный прирост, ед.

-цепной

-базисный

-

89

531

134

1069

-

89

620

754

1823

Темп роста, %

-цепной

-базисный

-

102,73

115,87

103,46

126,66

-

102,73

119,04

123,16

155,99

Темп прироста, %

-цепной

-базисный

-

2,73

15,87

3,46

26,66

-

2,73

19,04

23,16

55,99

Абсолютное значение одного процента прироста

-

32,56

33,45

38,76

40,1

Абсолютное ускорение, ед.

-

-

442

-397

935

Относительное ускорение

-

-

4,97

-4,46

10,51

Таблица 10. 2

Год

2006

2007

2008

2009

20 010

Число турфирм, ед.

5842

6639

6477

6897

9232

Абсолютный прирост, ед.

-цепной

-базисный

763

797

-162

420

2335

2586

3383

3221

3641

5976

Темп роста, %

-цепной

-базисный

115,02

113,64

97,56

106,48

133,86

179,42

203,90

198,93

211,82

283,54

Темп прироста, %

-цепной

-базисный

15,02

13,64

-2,44

6,48

33,86

79,42

103,90

98,93

111,82

183,54

Абсолютное значение одного процента прироста

50,79

58,42

66,39

64,77

68,97

Абсолютное ускорение, ед.

-306

34

-959

582

1915

Относительное ускорение

-3,44

0,38

-10,78

6,54

21,52

Средний уровень ряда динамики

(ед.)

Средний абсолютный прирост

(ед.)

Средний темп роста

Средний темп прироста

В среднем за год число турфирм увеличивалось на 12,28%. Это может быть связано с различными причинами: повышение уровня жизни, улучшение социально-экономической и политической ситуации в стране и т. п.

Средний абсолютный прирост равен 664 ед. Это показывает, на сколько в среднем за год уровень данного ряда (число турфирм в РФ) должен увеличиться, чтобы, начиная с первого значения (325 ед.) за известное число периодов (10 лет) достичь конечного уровня (9232 ед.).

Таблица 11. Анализ методом скользящей средней

Год

Число турфирм, ед.

Сумма по трем годам

Скользящая средняя

2001

3256

2002

3345

10 477

3492,33

2003

3876

11 231

3743,67

2004

4010

12 965

4321,67

2005

5079

14 931

4977

2006

5842

17 560

5853,33

2007

6639

18 958

6319,33

2008

6477

20 013

6671

2009

6897

22 606

7535,33

2010

9232

Итого

54 653

Рисунок 5. Количество турфирм в РФ по годам (выравненное)

3. 3 Показатели среднего

В таблице 12 составим вариационный ряд в зависимости от числа турфирм в РФ в 2010 году, и по данному ряду рассчитаем среднее арифметическое, структурные средние — моду и медиану распределения. Они определяют величину варианта, занимающего определенное положение в полученном вариационном ряду.

Таблица12. Распределение субъектов РФ в зависимости от числа турфирм

Группа

Число турфирм, ед.

Частота

% к итогу

Накопленные частоты

Середина интервала

Отклонение от среднего значения

Нижняя граница

Верхняя граница

1

269

19 571

60

67,43

60

9920

9976,31

2

19 571

38 873

18

20,22

78

29 222

9325,69

3

38 873

58 175

8

8,99

86

48 524

28 627,69

4

58 175

77 477

1

1,12

87

67 826

47 929,69

5

77 477

96 779

1

1,12

88

87 128

67 231,69

6

96 779

116 081

1

1,12

89

106 430

86 533,69

Итого:

89

100,00

Для наилучшего восприятия данные ряда представим графически, в диаграммах распределения.

Рисунок 6. Огива распределения

Рисунок 7. Полигон распределения

Рисунок 8. Кумулята распределения

Нахождение среднего арифметического

Среднее арифметическое — характеристика центра распределения.

При расчете средних величин отдельные значении усредняемого признака могут встречаться по нескольку раз.

Отсюда следует, что центром распределения данного ряда будет являться величина, равная 111 ед. Значит, среди субъектов федерации средним будет являться число турфирм равное полученному значению.

Нахождение моды

Мода (Мо) — представляет собой значение признака, повторяющееся с наибольшей частотой. Модальным будет интервал 120−239 ед. Вычислим моду, находящуюся в этом интервале.

Она рассчитывается по формуле:

,

где — нижняя граница модального интервала;

h — величина модального интервала;

— частота модального интервала;

— частота интервала, предшествующая данному;

— частота интервала, следующая за модальным.

ед.

В данной совокупности по числу турфирм в РФ в 2010 году, самым распространенным является число равное 166 ед.

Нахождение медианы

Медиана (Ме) — значение признака, приходящееся на середину ранжированной совокупности. Медианным является интервал 120−239 ед., при накопленной частоте равной 73. Вычислим медиану, находящуюся в данном интервале по следующей формуле:

;

где хн — нижняя граница медианного интервала;

h- величина медианного интервала;

— сумма частот;

— частота медианного интервала;

— накопленная частота интервала, предшествующего медианному.

ед.

По полученным данным можно сделать вывод, что среднее число турфирм по субъектам РФ за 2010 год составило 111 ед.

3. 4 Показатели вариации

статистический сопряженность пирсон туристический

Вариация — колеблемость, многообразие, изменяемость величины признака у отдельных единиц совокупности. Наличие вариации предопределяет статистические исследования. Причем показатели вариации всегда положительны. Показатели вариации делятся на две группы: абсолютные и относительные.

3.4. 1 Абсолютные показатели

К абсолютным относятся размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия и среднее квадратическое отклонение.

Размах вариации ® — показывает насколько велико различие между единицами совокупности, имеющими самое маленькое и самое большое значение признака. Размах вариации вычисляется по формуле:

,

Где — и максимальное и минимальное значения.

R=715−1=714 ед.

Размах вариации существует для того, чтобы измерять расстояние между крайними точками. Таким образом, в данной совокупности он равен 714 ед., что говорит о значительной разнице между максимальным и минимальным значениями совокупности. То есть максимальное число турфирм в РФ за 2010 год отличается от минимального на 714 ед.

Основным недостатком этого показателя является то, что он не учитывает степень вариации совокупности, ограничен только самым большим и самым маленьким значением, которые могут возникнуть под действием случайных факторов или могут быть нетипичны для совокупности в целом.

Среднее линейное отклонение характеризует разброс выборочных значений относительно среднего. Для сгруппированных данных формула выглядит следующим образом:

,

где — абсолютное значение отклонений.

Таким образом, мы получили, что в среднем по совокупности значения признака (число турфирм), отклоняется в большую или меньшую сторону от их среднего арифметического приблизительно на 86 ед.

Дисперсия () представляет собой квадрат отклонений индивидуальных значений признака от их средней величины и для сгруппированных данных вычисляется по формуле:

;

Таким образом, в данном вычислении мы получили значение дисперсии, отклонение от среднего значения данного признака в квадрате, равное примерно 12 484,1 ед. 2 внутри совокупности.

Среднее квадратическое отклонение () — обобщающая характеристика размеров вариации признака в совокупности. Оно выражается в тех же единицах измерения, что и признак и показывает, на сколько в среднем отклоняются конкретные варианты признака от среднего значения. Его находят по формуле:

(ед.)

Таким образом, мы получили, что в среднем, число турфирм в РФ за 2010 год, отклоняется от среднего значения на 112 ед. Сравнивая с, получаем, что. Отсюда следует, что данная рассматриваемая совокупность является неоднородной.

3.4. 2 Относительные показатели

Относительными показателями вариации являются коэффициенты осцилляции, вариации, относительное линейное отклонение и др. данные коэффициенты вычисляются для того, чтобы дать сравнительную оценку вариации, а также дают характеристику однородности совокупности. Чем выше значения относительных показателей, тем менее однородны совокупности.

Коэффициент осцилляции (VR):

Линейный коэффициент вариации ():

Нелинейный коэффициент вариации:

Правило однородности можно записать при помощи коэффициента вариации:.

Таким образом, мы доказали, что совокупность неоднородна по числу турфирм в РФ за 2010 год.

3. 5 Параметрические показатели связи

Исследование объективно существующих связей между явлениями важнейшая задача общей теории статистики. В процессе статистического исследования зависимостей вскрываются причинно-следственные отношения между явлениями, что позволяет выявлять факторы, оказывающие существенное влияние на вариацию изучаемых явлений и процессов.

Проанализируем зависимость между расходами на услуги сторонних организаций, используемые при производстве туристского продукта и выручкой от оказания туристских услуг.

Эту связь можно оценить и проследить её направление с помощью линейного коэффициента корреляции, который рассчитывается по формуле:

Построим вспомогательную таблицу 13.

Х — расходы на услуги сторонних организаций, используемые при производстве туристского продукта, тыс. руб.

Y — выручка от оказания туристских услуг, тыс. руб.

Таблица 13.

№ Субъекта РФ

1

35 993

65 383,5

2 353 348 316

-269 043,724

72 384 525 476

-562 834,714

316 782 915 798,83

2

23 871

67 835,3

1 619 296 446

-281 165,724

79 054 164 407

-560 382,914

314 029 010 816,25

3

209 399,8

384 473,9

80 508 757 765

-95 636,9241

9 146 421 251

-243 744,314

59 411 290 830,52

4

2788

54 358,9

151 552 613,2

-302 248,724

91 354 291 218

-573 859,314

329 314 512 790,01

5

162 785,8

274 254,1

44 644 673 072

-142 250,924

20 235 325 406

-353 964,114

125 290 594 323,92

6

49 274,6

119 818,4

5 904 003 733

-255 762,124

65 414 264 122

-508 399,814

258 470 371 340,76

7

23 414,1

678 661,2

15 890 241 203

-281 622,624

79 311 302 403

50 442,9855

2 544 494 790,41

8

37 217,7

81 925,8

3 049 089 847

-267 819,024

71 727 029 668

-546 292,414

298 435 402 094,17

9

8773,3

61 504,6

539 598 307,2

-296 263,424

87 772 016 457

-566 713,614

321 164 320 811,86

10

933 928,7

3 000 297,9

2 802 064 317 359,73

628 891,9759

395 505 117 355,95

2 372 079,69

5 626 762 034 561,83

11

2592,5

41 887,4

108 593 084,5

-302 444,224

91 472 508 689

-586 330,814

343 783 823 982,78

12

15 777,2

75 855,2

1 196 782 661

-289 259,524

83 671 072 280

-552 363,014

305 104 899 740,94

13

12 641,2

56 380,4

712 715 912,5

-292 395,524

85 495 142 512

-571 837,814

326 998 486 043,91

14

3532

29 247,9

103 303 582,8

-301 504,724

90 905 098 652

-598 970,314

358 765 437 601,71

15

43 405,9

183 635,4

7 970 859 809

-261 630,824

68 450 688 117

-444 582,814

197 653 878 911,25

16

21 669,5

68 484,3

1 484 020 539

-283 367,224

80 296 983 692

-559 733,914

313 302 054 994,29

17

253 806,2

443 514,4

112 566 704 509,28

-51 230,5241

2 624 566 599

-184 703,814

34 115 499 075,27

18

5 364 266,1

12 305 639,8

66 010 726 417 950,80

5 059 229,376

25 595 801 878 006,10

11 677 421,6

136 362 174 886 486,00

19

77 096,7

184 157,7

14 197 950 950

-227 940,024

51 956 654 585

-444 060,514

197 189 740 500,55

20

3991,5

141 124,3

563 297 643,5

-301 045,224

90 628 226 951

-487 093,914

237 260 481 501,85

21

38 761,6

208 323,2

8 074 940 549

-266 275,124

70 902 441 713

-419 895,014

176 311 823 166,54

22

190,7

24 506,8

4 673 446,76

-304 846,024

92 931 098 407

-603 711,414

364 467 471 946,68

23

139 038,2

460 589,7

64 039 562 827

-165 998,524

27 555 510 002

-167 628,514

28 099 318 859,34

24

285 150,7

524 854,7

149 662 685 103,29

-19 886,0241

395 453 954,4

-103 363,514

10 684 016 121,07

25

37 433,6

111 348

4 168 156 493

-267 603,124

71 611 432 026

-516 870,214

267 154 818 593,69

26

93 324,1

402 169,6

37 532 115 967

-211 712,624

44 822 235 202

-226 048,614

51 097 976 098,31

27

52 421,2

122 376,6

6 415 128 224

-252 615,524

63 814 603 014

-505 841,614

255 875 738 917,31

28

65 544,1

273 619,5

17 934 143 870

-239 492,624

57 356 716 997

-354 598,714

125 740 248 295,15

29

11 513 555,4

13 533 309,1

155 816 504 068 174,00

11 208 518,68

125 630 890 908 080,00

12 905 090,9

166 541 370 764 104,00

30

1686

46 310,3

78 079 165,8

-303 350,724

92 021 661 810

-581 907,914

338 616 820 908,66

31

3600,5

6286,5

22 634 543,25

-301 436,224

90 863 797 197

-621 931,714

386 799 057 448,46

32

201 038,8

1 038 705,7

208 820 147 481,16

-103 997,924

10 815 568 216

410 487,486

168 499 975 786,73

33

16 853,6

317 492,4

5 350 889 913

-288 183,124

83 049 513 014

-310 725,814

96 550 531 770,48

34

77 195,4

231 777,6

17 892 164 543

-227 841,324

51 911 668 966

-396 440,614

157 165 160 791,70

35

279 903,7

871 668,2

243 983 154 352,34

-25 133,0241

631 668 900,2

243 449,986

59 267 895 460,48

36

0

4261,5

0

-305 036,724

93 047 403 047

-623 956,714

389 321 981 517,01

37

0

117

0

-305 036,724

93 047 403 047

-628 101,214

394 511 135 603,40

38

185 185,7

203 825,4

37 745 549 377

-119 851,024

14 364 267 977

-424 392,814

180 109 260 963,44

39

2911,9

14 626,2

42 590 031,78

-302 124,824

91 279 409 335

-613 592,014

376 495 160 206,42

40

12 204,3

29 800,2

363 690 580,9

-292 832,424

85 750 828 602

-598 418,014

358 104 120 027,65

41

0

730,5

0

-305 036,724

93 047 403 047

-627 487,714

393 740 831 795,51

42

22 710,2

174 511,3

3 963 186 525

-282 326,524

79 708 266 208

-453 706,914

205 849 964 226,85

43

35 111,6

2 311 889,1

81 174 125 324

-269 925,124

72 859 572 618

1 683 670,89

2 834 747 650 822,35

44

2244,8

65 811,9

147 734 553,1

-302 791,924

91 682 949 298

-562 406,314

316 300 862 542,04

45

2446,2

60 152,5

147 145 045,5

-302 590,524

91 561 025 273

-568 065,714

322 698 655 942,49

46

124 562,3

822 599,1

102 464 835 873,93

-180 474,424

32 571 017 753

194 380,886

37 783 928 664,16

47

38 873,9

101 714,8

3 954 050 964

-266 162,824

70 842 648 931

-526 503,414

277 205 845 435,76

48

6325,1

67 006,3

423 821 548,1

-298 711,624

89 228 634 370

-561 211,914

314 958 812 929,42

49

98 682,7

459 729,2

45 367 318 725

-206 354,024

42 581 983 261

-168 489,014

28 388 547 992,97

50

6765,8

52 337,5

354 105 057,5

-298 270,924

88 965 544 161

-575 880,714

331 638 597 284,46

51

223 960,6

656 917

147 123 525 470,20

-81 076,1241

6 573 337 898

28 698,7855

823 620 291,60

52

4602

73 237,8

337 040 355,6

-300 434,724

90 261 023 443

-554 980,414

308 003 260 431,79

53

5972

81 603,6

487 336 699,2

-299 064,724

89 439 709 199

-546 614,614

298 787 536 738,88

54

423 781,3

820 507,3

347 715 650 253,49

118 744,5759

14 100 274 307

192 289,086

36 975 092 418,64

55

33 569,5

172 813

5 801 246 004

-271 467,224

73 694 453 759

-455 405,214

207 393 909 355,38

56

5143,7

64 271,1

330 591 257,1

-299 893,024

89 935 825 902

-563 947,114

318 036 347 905,32

57

0

29 248,5

0

-305 036,724

93 047 403 047

-598 969,714

358 764 718 837,70

58

610 912,9

1 281 209,2

782 707 227 878,68

305 876,1759

93 560 234 985

652 990,986

426 397 227 199,33

59

182 199,9

593 559,3

108 146 445 104,07

-122 836,824

15 088 885 354

-34 658,9145

1 201 240 351,40

60

33 804,2

188 968

6 387 912 066

-271 232,524

73 567 082 128

-439 250,214

192 940 750 901,25

61

0

10 794,5

0

-305 036,724

93 047 403 047

-617 423,714

381 212 043 174,91

62

382 368,5

682 346,7

260 907 884 158,95

77 331,7759

5 980 203 564

54 128,4855

2 929 892 947,09

63

22 003,6

121 404,3

2 671 331 655

-283 033,124

80 107 749 336

-506 813,914

256 860 343 888,07

64

46 260,2

98 009,1

4 533 920 568

-258 776,524

66 965 289 423

-530 209,114

281 121 705 054,16

65

0

3193,1

0

-305 036,724

93 047 403 047

-625 025,114

390 656 393 703,03

66

2457,2

95 980,9

235 844 267,5

-302 579,524

91 554 368 402

-532 237,314

283 276 558 901,29

67

15 624,9

152 454,5

2 382 086 317

-289 411,824

83 759 203 927

-475 763,714

226 351 111 994,71

68

173 738,4

436 593,4

75 853 038 767

-131 298,324

17 239 249 911

-191 624,814

36 720 069 516,00

69

44 667,1

488 419,6

21 816 287 115

-260 369,624

67 792 341 152

-139 798,614

19 543 652 604,33

70

417 745,4

453 041,2

189 255 877 310,48

112 708,6759

12 703 245 624

-175 177,014

30 686 986 394,36

71

29 363,1

205 916,2

6 046 337 972

-275 673,624

75 995 947 022

-422 302,014

178 338 991 415,14

72

879 569,4

1 392 079,4

1 224 430 442 610,36

574 532,6759

330 087 795 680,97

763 861,186

583 483 910 777,89

73

25 310,8

214 910,2

5 439 549 090

-279 725,924

78 246 592 612

-413 308,014

170 823 514 815,08

74

41 706,1

201 662

8 410 535 538

-263 330,624

69 343 017 587

-426 556,214

181 950 204 092,60

75

152 514,5

283 246,2

43 199 152 570

-152 522,224

23 263 028 843

-344 972,014

119 005 690 759,09

76

129 685,7

278 158

36 073 114 941

-175 351,024

30 747 981 652

-350 060,214

122 542 153 746,26

77

268 728,3

919 754,3

247 164 009 456,69

-36 308,4241

1 318 301 660

291 536,086

84 993 289 173,25

78

348 906,4

768 501

268 134 917 306,40

43 869,6759

1 924 548 464

140 282,786

19 679 259 919,47

79

104 709,2

296 685,5

31 065 701 357

-200 327,524

40 131 116 911

-331 532,714

109 913 940 755,78

80

7725

28 007,4

216 357 165

-297 311,724

88 394 261 285

-600 210,814

360 253 021 792,13

81

51 139,4

129 688,3

6 632 181 849

-253 897,324

64 463 851 183

-498 529,914

248 532 075 609,33

82

12 757,5

49 810,2

635 453 626,5

-292 279,224

85 427 144 838

-578 408,014

334 555 831 189,05

83

7174,4

8230,2

59 046 746,88

-297 862,324

88 721 964 116

-619 988,014

384 385 138 071,36

Итого:

25 318 048,1

52 142 111,8

229 797 186 269 035,00

156 962 850 151 589,00

329 075 250 595 945,00

Рассчитаем дисперсию обоих признаков по невзвешенной формуле:

Таким образом, статистическая связь между исследуемыми признаками (расходы на услуги сторонних организаций, используемые при производстве туристского продукта и выручка от оказания туристских услуг) сильная, так как 0,7< <1. Значит, выручка от оказания туристских услуг зависит от расходов на услуги сторонних организаций, используемые при производстве туристского продукта.

Теперь вычислим уравнение регрессии. Оценка параметров уравнения регрессии осуществляется методом наименьших квадратов, суть которого заключается в том, что сумма квадратов отклонений фактических значений зависимой переменной от полученных по уравнению регрессии должна быть минимальна.

Система уравнений для нахождения параметров уравнения регрессии, в том случае, если применяется линейная функция, имеет вид:

na0 +a1?x=?y

a0?x+a1?x2=?x*y

где а1 — коэффициент регрессии, характеризующий влияние изменения x на y,

а0 — это постоянная величина уравнения регрессии, которая показывает усредненное влияние на результат неучтенных в модели факторов.

83*а01*25 318 048,1=52 142 111,8 а0=212 547

а0*25 318 048,1+ a1*164 685 784 604 528=229797186269035 а1=1,3627.

Уравнение регрессии примет следующий вид:

у = 1,3627х+ 212 547

Для наилучшего восприятия полученных данных поле корреляции и теоретическую линию регрессии представим на диаграмме 9.

Рисунок 9. Поле корреляции и теоретическая линия регрессии

3. 6 Непараметрические показатели святи

3.6. 1 Коэффициенты взаимной сопряженности Пирсона и Чупрова

Когда каждый из качественных признаков состоит более чем из двух групп, то для определения тесноты связи возможно применение коэффициента взаимной сопряженности Пирсона — Чупрова.

Для определения связи между такими признаками, как федеральный округ и число турпакетов, реализованных населению за год, рассчитаем указанные коэффициенты.

Таблица 14.

Федеральный округ

Число турпакетов, реализованных населению за год, ед.

менее 30 000

Менее 60 000

60 000 и более

итого

Центральный

15

1

2

18

Северо-Западный

7

4

0

11

Южный

4

0

2

6

Северокавказский

3

1

3

7

Приволжский

8

2

4

14

Уральский

3

2

1

6

Сибирский

6

3

3

12

Дальневосточный

6

0

3

9

Итого

52

13

18

83

— показатель взаимной сопряженности, определяется как сумма отношений квадратов частот каждой клетки таблицы к произведению итоговых частот соответствующего столбца и строки. Вычитая из этой суммы 1, получим величину показателя взаимной сопряженности.

Чем ближе величины КП и КЧ к 1, тем сильнее связь.

По данным полученных коэффициентов, можно сказать, что связь между рассматриваемыми показателями слабая. Значит число турпакетов, реализованных населению за год практически не зависит от федерального округа.

3.6. 2 Ранговые коэффициенты связи

В анализе социально-экономических явлений часто приходится прибегать к различным условным оценкам, например рангам, а взаимосвязь между отдельными признаками измерять с помощью непараметрических коэффициентов связи.

Ранжирование — это процедура упорядочения объектов изучения, которая выполняется на основе предпочтения.

Ранг — порядковый номер значений признака, расположенных в порядке возрастания или убывания их величин.

Проведем ранжирование по признакам: расходы произведенные организацией на оказание туристских услуг и в соответствии с этим стоимость турпакетов, реализованных населению за год.

Коэффициент корреляции знаков Фехнера:

,

где u — число пар с одинаковыми знаками отклонения от средних значений;

v — число пар с разными знаками отклонений от средних значений.

;

Среди непараметрических методов оценки тесноты связи наибольшее значение имеет ранговый коэффициент Спирмена.

Коэффициент корреляции рангов рассчитывается по формуле:

,

где — квадрат разности рангов;

n — число наблюдений (число пар рангов).

Коэффициент Спирмена принимает любые значения в интервале [-1; 1].

;

Оба коэффициента свидетельствуют о наличии между признаками значительной связи. Также характерно влияние других неучтенных нами факторов.

Построим вспомогательную таблицу 15.

Таблица 15.

Расходы, произведенные организацией на оказание туристских услуг, тыс. руб.

Стоимость турпакетов, реализованных населению за год, тыс. руб.

Ранг х

Ранг у

d

d*d

Последовательность

Инверсия

х-хср.

y-yср.

27

0

1

1

0

0

82

0

-

-

170,3

2798,8

2

3

-1

1

80

-1

-

-

524

267 411,3

3

17

-14

196

66

-14

-

-

2434,7

26 571,2

4

6

-2

4

76

-3

-

-

4161,6

20 552,3

5

4

1

1

77

-1

-

-

5192,2

46 878,4

6

8

-2

4

74

-3

-

-

5832,3

116 035,8

7

14

-7

49

68

-8

-

-

8022,9

22,8

8

2

6

36

75

0

-

-

13 302,6

22 232,9

9

5

4

16

74

0

-

-

14 922,9

62 265,3

10

11

-1

1

70

-3

-

-

16 821,3

317 621,3

11

21

-10

100

62

-10

-

-

17 145,2

62 196,4

12

10

2

4

69

-2

-

-

20 052,3

243 017,2

13

16

-3

9

65

-5

-

-

21 203,9

188 268,6

14

15

-1

1

65

-4

-

-

21 593,4

57 550

15

9

6

36

67

-1

-

-

27 019,6

471 979,5

16

36

-20

400

47

-20

-

-

27 435,2

342 955,3

17

24

-7

49

58

-8

-

-

29 023,6

341 043,1

18

23

-5

25

58

-7

-

-

30 060,5

459 127,6

19

34

-15

225

48

-16

-

-

33 322,5

75 048,4

20

12

8

64

62

-1

-

-

34 371,8

377 764,2

21

27

-6

36

54

-8

-

-

34 899,8

587 840

22

46

-24

576

37

-24

-

-

38 929,9

427 012,6

23

31

-8

64

49

-11

-

-

41 641,2

441 457,8

24

32

-8

64

48

-11

-

-

41 933,5

533 489,4

25

40

-15

225

42

-16

-

-

45 142

695 054,3

26

49

-23

529

34

-23

-

-

46 251,2

405 555,3

27

28

-1

1

48

-8

-

-

47 798,5

445 672,5

28

33

-5

25

45

-10

-

-

50 667

300 237,4

29

20

9

81

50

-4

-

-

55 383,2

426 394,1

30

29

1

1

46

-7

-

-

76 409,8

484 930,9

31

37

-6

36

43

-9

-

-

80 115,9

600 481,2

32

47

-15

225

35

-16

-

-

81 557,4

521 480,6

33

38

-5

25

41

-9

-

-

82 297

1 246 132,9

34

59

-25

625

24

-25

-

-

91 480,6

2 028 527,2

35

71

-36

1296

12

-36

-

-

93 051,9

269 094,3

36

18

18

324

45

-2

-

-

93 614,3

88 881,4

37

13

24

576

45

-1

-

-

100 039,6

460 912,8

38

35

3

9

39

-6

-

-

100 734,7

966 918,4

39

54

-15

225

27

-17

-

-

100 772,3

574 537,6

40

45

-5

25

32

-11

-

-

113 430,6

873 125,4

41

52

-11

121

28

-14

-

-

120 074,5

1 430 190,7

42

62

-20

400

20

-21

-

-

121 694

376 390,7

43

26

17

289

36

-4

-

-

123 018

523 807,7

44

39

5

25

34

-5

-

-

127 794,6

295 732,3

45

19

26

676

37

-1

-

-

133 842,8

1 588 444

46

64

-18

324

18

-19

-

-

135 421

362 220,8

47

25

22

484

34

-2

-

-

138 519,1

1 042 973,6

48

55

-7

49

24

-11

-

-

140 524,9

1 351 016,8

49

61

-12

144

19

-15

-

-

167 084,2

1 145 833,8

50

57

-7

49

21

-12

-

-

181 403,1

722 631,1

51

50

1

1

24

-8

-

-

184 057,9

1 964 540,9

52

70

-18

324

12

-19

-

-

190 302,3

29 512,7

53

7

46

2116

30

0

-

-

193 330

759 232,1

54

51

3

9

22

-7

-

-

209 350,9

558 204,7

55

44

11

121

23

-5

-

-

209 776,3

550 971,7

56

43

13

169

23

-4

-

-

228 001,4

1 210 730,3

57

58

-1

1

19

-7

-

-

239 439,1

3 546 050,8

58

75

-17

289

8

-17

-

+

242 054,9

339 706,6

59

22

37

1369

24

0

-

-

260 668,6

426 448,4

60

30

30

900

23

0

-

-

274 799,1

1 814 701,1

61

67

-6

36

13

-9

-

-

285 817,8

534 155,4

62

41

21

441

21

0

-

-

294 976,8

538 758,8

63

42

21

441

20

0

-

-

312 650,8

642 526,2

64

48

16

256

19

0

-

-

338 889,4

1 099 459,8

65

56

9

81

17

-1

-

-

341 804

1 907 988,2

66

69

-3

9

11

-6

-

-

348 720,5

923 376,9

67

53

14

196

16

0

-

-

362 765,3

1 598 481,4

68

65

3

9

13

-2

-

-

374 644,3

3 245 988,6

69

73

-4

16

9

-5

-

+

391 463,1

1 314 712,1

70

60

10

100

13

0

-

-

435 865,4

1 897 837,8

71

68

3

9

10

-2

-

-

533 558

3 455 126,3

72

74

-2

4

8

-3

+

+

588 269,6

2 887 479,1

73

72

1

1

8

-2

+

+

611 773,7

1 684 354,7

74

66

8

64

8

-1

+

-

654 520,2

4 111 958,3

75

77

-2

4

6

-2

+

+

734 560,8

5 010 651,1

76

79

-3

9

4

-3

+

+

747 033,2

1 484 168,7

77

63

14

196

6

0

+

-

815 118,9

3 843 264,7

78

76

2

4

5

0

+

+

1 006 927,8

6 882 715,4

79

80

-1

1

3

-1

+

+

1 167 383,3

7 081 026,4

80

81

-1

1

2

-1

+

+

3 681 210,2

4 384 948,1

81

78

3

9

2

0

+

+

11 581 610,2

70 826 033,8

82

83

-1

1

0

-1

+

+

13 078 285,6

9 999 086,3

83

82

1

1

0

0

+

+

44 057 795,8

171 272 515,4

3486

3486

0

15 938

2832

-571

Коэффициент ранговой корреляции Кендалла используется для измерения связи между качественными и количественными признаками, характеризует однородные объекты, ранжированные по одному признаку. Расчет рангового коэффициента Кендалла при отсутствии связных рангов, осуществляется по формуле:

,

Где S — сумма разностей между числом последовательностей и числом инверсий по второму признаку;

n — число наблюдений.

S=2832−571=2261;

Последовательности — количество рангов следующих за рассматриваемым, которые больше его по величине. Фиксируются со знаком «+».

Инверсии — количество рангов, следующих за рассматриваемым, которые меньше его по величине. Фиксируются со знаком «-».

Связь между признаками считается значимой, если коэффициент Кендалла.

Связь между расходами, произведенными организацией на оказание туристских услуг и стоимостью турпакетов, реализованных населению за год, считается значимой, так как и равен 0,6644.

Коэффициент ранговой корреляции или коэффициент конкордации

Для определения тесноты связи между произвольным значением поддающихся ранжированию признаков используется множественный коэффициент ранговой корреляции. С помощью него мы выясним, влияют ли друг на друга такие признаки, как сумма комиссионных, агентских и иных вознаграждений, число турпакетов, реализованных населению за год и стоимость турпакетов, реализованных населению за год. Для этого составим следующую таблицу:

Таблица 16.

Сумма комиссионных, агентских и иных вознаграждений, тыс. руб.

Число турпакетов, реализованных населению за год, ед.

Стоимость турпакетов, реализованных населению за год, тыс. руб.

Ранг А

Ранг В

Ранг С

Сумма рангов

Квадрат суммы рангов

0

0

0

1,5

1

1

3,5

12,25

0

57

22,8

1,5

3

2

6,5

42,25

233,2

41

2798,8

3

2

3

8

64

1708,5

941

20 552,3

4

8

4

16

256

2679,8

7725

62 265,3

5

19

11

35

1225

2772

428

26 571,2

6

5

6

17

289

4026

734

57 550

7

6

9

22

484

4439

886

22 232,9

8

7

5

20

400

4666,6

1652

62 196,4

9

10

10

29

841

5272,5

7184

88 881,4

10

18

13

41

1681

5391

3898

46 878,4

11

13

8

32

1024

7062,1

2323

75 048,4

12

12

12

36

1296

10 300,5

1237

116 035,8

13

9

14

36

1296

12 741,3

339

29 512,7

14

4

7

25

625

15 612,7

2258

188 268,6

15

11

15

41

1681

23 007

9946

295 732,3

16

24

19

59

3481

23 547,3

5762

243 017,2

17

15

16

48

2304

28 001,7

6953

317 621,3

18

16

21

55

3025

28 722,8

4432

267 411,3

19

14

17

50

2500

29 319,9

26 697

269 094,3

20

54

18

92

8464

30 863,6

10 830

300 237,4

21

29

20

70

4900

35 250,7

7040

342 955,3

22

17

24

63

3969

35 863,2

10 874

377 764,2

23

30

27

80

6400

36 773,2

9479

341 043,1

24

23

23

70

4900

36 924,3

18 151

550 971,7

25

45

43

113

12 769

38 819,2

10 419

339 706,6

26

27

22

75

5625

39 134,9

11 415

426 394,1

27

33

29

89

7921

39 230,3

13 494

521 480,6

28

40

38

106

11 236

40 063,4

11 816

426 448,4

29

35

30

94

8836

40 094,7

7932

427 012,6

30

21

31

82

6724

40 385,7

11 403

376 390,7

31

32

26

89

7921

41 155,2

9413

574 537,6

32

22

45

99

9801

41 482,8

13 649

362 220,8

33

41

25

99

9801

41 954,9

11 362

405 555,3

34

31

28

93

8649

43 760,1

13 685

484 930,9

35

42

37

114

12 996

46 043,3

11 803

471 979,5

36

34

36

106

11 236

46 153,5

12 036

587 840

37

36

46

119

14 161

46 531,2

12 753

460 912,8

38

38

35

111

12 321

47 027,5

10 209

445 672,5

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой