Проведение качественного анализа выборочной совокупности банков

Тип работы:
Контрольная
Предмет:
Экономика


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

МИНОБРНАУКИ РФ

ФГБОУ ВПО «Челябинский государственный университет»

Институт экономики отраслей, бизнеса и администрирования

Кафедра экономики отраслей и рынков

Контрольная работа

по дисциплине «Статистика»

на тему «Проведение качественного анализа выборочной совокупности банков»

Выполнил: студент гр. 26ЭС-201

Романов А. А.

Проверил: преп. Козлова Е. В.

Челябинск 2013

Содержание

Введение

1. Проведение качественного анализа выборочной совокупности банков

1.1 Виды и способы статистического наблюдения

1.2 Построение вариационных рядов распределения

1.3 Анализ вариационных рядов распределения

1.4 Построение рядов распределения

1.4.1 Определение количественных характеристик распределения (показатели асимметрии и эксцесса)

1.4.2 Эмпирическая функция распределения (построения графиков)

1.4.3 Определение теоретических частот по закону нормального распределения. Построение графиков

1.4.4 Проверка гипотезы о подчинение изучаемых признаков нормальному закону распределения

1.5 Оценка параметров генеральной совокупности на основе выборочных данных

2. Построение однофакторной модели взаимосвязи, определение формы корреляционного уравнения

2.1 Отбор факторного и результативного признака для включения в регрессионную модель

2.2 Расчет парного коэффициента корреляции

2.3 Построения уравнения однофакторной регрессии (параметры определить методом наименьших квадратов)

2.4 Проверка значимости коэффициентов регрессии, а также коэффициентов корреляции на основе критерия Стьюдента

2.5 Построение графика зависимости по теоретически частотам

Заключение

Используемая литература

Введение

С незапамятных времен человечество осуществляло учет многих сопутствующих его жизнедеятельности явлений и предметов и связанные с ним вычисления. Люди получали разносторонние, хотя и различающиеся полнотой на различных этапах общественного развития. Данные, учитывавшиеся повседневно в процессе принятия хозяйственных решений, а в обобщенном виде и на государственном уровне при определении русла экономической и социальной политики и характера внешнеполитической деятельности.

Руководствуясь соображениями зависимости благосостояния нации от величины создаваемого полезного продукта, интересов стратегической безопасности государств и народов- от численности взрослого мужского населения, доходов казны- от размера налогооблагаемых ресурсов и т. д., издавна отчетливо осознавалась и реализовывалась в форме различных учетных акций. С учетом достижений экономической науки стал возможен расчет показателей, обобщенно характеризующих результаты воспроизводственного процесса на уровне общества: совокупного общественного продукта, национального дохода, валового национального продукта. Всю перечисленную информацию в постоянно возрастающих объемах предоставляет обществу статистика, являющаяся необходимо принадлежностью государственного аппарата.

Статистика — это самостоятельная общественная наука, которая изучает количественную сторону массовых явлений и процессов, исследует закономерности общественного развития в конкретных условиях, места и времени. Статистика изучает статистические закономерности, которые в отличие от динамических проявляются только в массовых процессах.

Цель данной контрольной работы является: провести качественный анализ выборочной совокупности банков по отобранным показателям и исследовать структуру данных показателей. А так же необходимо построить однофакторную модель взаимосвязи, определить форму корреляционного ряда. Сделать выводы по полученным данным.

1. Проведение качественного анализа выборочной совокупности банков

1. 1 Виды и способы статистического наблюдения

Банки выборочной совокупности отбираются случайным способом. Суть заключается в том что попадания или не попадание единиц выборки не должен влиять ни какой фактор кроме случая. Собственно случайный способ отбора осуществляется следующими методами:

1. Метод жеребьевки — единицы генеральной совокупности номеруются, эти номера переносятся на фишку или жребий. Затем на удачу по одному извлекают 30 раз.

2. Собственно случайный способ отбора — метод по таблице случайных чисел.

3. Механический способ отбора - по изучаемому показателю необходимо выставить единицы совокупности возрастания либо убывания, далее делить совокупность на группы пропорционально коэффициенту

В данной контрольной работе был проведен собственно случайный способ отбора. При проведении собственно случайного метода отбора, а конкретно методом жеребьевки я получил следующие данные:

Ранг

Название банка

Город

Кредитные вложения

Прибыль

1

Нижегородпромстрой-банк

Н. Новгород

371

179

2

Московский деловой мир

Москва

981

340

3

АКБАРС

Казань

77

161

4

Совиндбанк

Москва

231

301

5

Чейз Манхеттен Банк Интернэшнл

Москва

149

335

6

Омскпромстройбанк

Омск

302

62

7

ВКА-Банк

Астрахань

94

136

8

Уралтрансбанк

Екатеринбург

399

143

9

Оргбанк

Москва

211

84

10

Желдорбанк

Москва

672

125

11

РНКБ

Москва

515

56

12

Гарантия

Н. Новгород

245

78

13

Солидарность

Москва

47

41

14

Ростэсбанк

Тольятти

511

243

15

Камчаткомагропром-банк

Петропавловск-Камчатский

151

67

16

Югра

Мегион

311

58

17

Уралвнешторгбанк

Екатеринбург

114

83

18

Волгопромбанк

Волгоград

143

59

19

Диалог-Банк

Москва

451

127

20

Восточно-Европейский инвестиционный банк

Москва

71

50

21

Альба-Альянс

Москва

147

298

22

Связь-банк

Москва

201

53

23

Уральский банк реконструкции и развития

Екатеринбург

319

115

24

Вербанк

Москва

192

47

25

Колыма-банк

Магадан

66

92

26

СДМ-банк

Москва

80

62

27

Белгородпромстройбанк

Белгород

209

47

28

Аспект

Москва

49

43

29

Гарантия

Н. Новгород

245

78

30

Росэксимбанк

Москва

115

95

Итого:

7669

3658

Статистическое наблюдение — это сбор данных и сведений о массовых явлениях и процессах.

Сбор массовой информации осуществляется с помощью оценки и регистрации признаков у изучаемых единиц статистической совокупности. Регистрация ведется в соответствующих учетных документах. Статистическое наблюдение должно отвечать следующим требованиям:

ь Должно иметь научную или практическую ценность

ь Полнота фактов

ь Тщательная и всесторонняя проверка качества собранного материала.

Виды статистического наблюдения различают по степени охвата единиц совокупности и по времени регистрации фактов:

1) По степени охвата единиц статистической совокупности

Ш Сплошное (охватывает все без исключения единицы совокупности)

Ш Несплошное (охватывает лишь часть единиц).

2) По времени регистрации фактов

Ш Непрерывное (текущее). Производится по мере их свершения (брак, развод).

Ш Прерывное. Производиться через определенные промежутки времени, либо единожды.

К способам статистического наблюдения относятся:

1) Непосредственное — наблюдение, при котором факты устанавливаются путем замера, взвешивания, подсчета.

2) Документальный учет — наблюдение когда источником служат соответствующие документы.

3) Опрос — способ наблюдения, при котором факты устанавливаются со слов опрашиваемого (респондента).

Существует так же 4 вида опроса:

· Экспедиционный (регистраторы сами фиксируют факты со слов опрашиваемого)

· Саморегистрация (формуляры заполняют сами опрашиваемые);

· Корреспондентский (формуляры отсылают и заполняют сами опрашиваемые)

· Явочный (опрашиваемые сами приходят в организацию и дают сведения).

1. 2 Построение вариационных рядов распределения

Для определения числа групп можно воспользоваться формулой Стерджесса:

n = 1 + 3,322•Lg (N), где

n — число групп

N — число единиц совокупности.

n = 1 + 3,322•Lg (30) = 6

Величина интервала определяется по формуле:

h =, где

h — величина интервала,

— максимальное значение признака,

— минимальное значение признака,

n — число групп.

Рассчитаем величину интервала для кредитных вложений, данные внесём в таблицу 1:

h = = (млн. руб.)

Таблица 1

группы

Группы банков по величине кредитных вложений, млн. руб.

Число банков,

ед. fi

Число банков в % к итогу

Кредитные вложения

Середина интервала

Xi

1

47−203

15

50

1696

125

2

203−359

8

27

2073

281

3

359−515

5

17

2247

437

4

515−671

0

0

0

593

5

671−827

1

3

672

749

6

827−983

1

3

981

905

Итого:

30

100

7669

На основе полученных данных построим гистограмму

Рисунок 1

1. 3 Анализ вариационных рядов распределения

Для того чтобы рассчитать среднее значение в интервальном ряду необходимо воспользоваться формулой средней арифметической взвешенной:

=, где

xi — значение признака

n — число единиц совокупности

fi — частота, которая показывает как часто встречается значение признака в статистической совокупности.

Построим таблицу для подсчета среднего значения по величине кредитных вложений.

Таблица 2

№ группы

Группы банков по величине кредитных вложений, млн. руб.

Число банков, ед.

fi

Средина интервала хi

xi•fi

1

47−203

15

125

1875

2

203−359

8

281

2248

3

359−515

5

437

2185

4

515−671

0

593

0

5

671−827

1

749

749

6

827−983

1

905

905

Итого:

30

Х

7962

= (млн. руб.)

Мы видим что средний размер величины кредитных вложений по банкам России составляет 266 млн руб.

Для характеристики структуры вариации рассчитывают структурные средние: моду и медиану.

Мода — значение признака, которое наиболее часто встречается в ряду распределения. Для интервального ряда распределения мода определяется по наибольшей частоте. Мода рассчитывается по формуле:

Mo = x0 + k, где

x0 — нижняя граница модального интервала

k — величина интервала

fmo — частота модального интервала

fmo-1 — частота интервала, предшествующая модальному

fmo+1 — частота интервала следующего за модальным

Рассчитаем моду по величине кредитных вложений

Mo = 47+ (203−47)154(млн. руб.)

Медиана — значение признака, которое делит статистическую совокупность на две равные части. Следовательно, 50% всех единиц совокупности имеет значение меньше медианы, а другая половина значение больше медианы.

Для определения медианы рассчитывается ее порядковый номер:

Nme =

Затем рассчитываем накопленные частоты и просматриваем какая из них впервые превышает номер медианы.

Медиана рассчитывается по формуле:

Me = x0 + k, где

fme - частота

x0 — нижняя граница медианного интервала

k — величина интервала

Sme-1 — сумма накопленных частот, предшествующих медианой накопленных частот

— объем совокупности

Nme = = 15,5

Рассчитаем медиану по величине кредитных вложений

Me = 47+ 156(млн. руб.)

Произведем расчет абсолютных и относительных показателей вариации.

К абсолютным показателям относится:

*Размах вариации ®

*Среднее линейное отклонение (d)

*Дисперсия (у2)

*Среднеквадратическое отклонение (у)

Размах вариации — разность между максимальным и минимальным значениями признака совокупности. Рассчитывается по формуле:

R = Хmax - Xmin

Найдем размах вариации для величины кредитных вложений

R = 983−47=936

Найдем размах вариации для величины прибыли

R = 341−41=300

Более точно характеризуют вариацию признака показатели, основанные на учете изменения всех значений признака, — среднее линейное отклонение и среднеквадратическое отклонение.

Среднее линейное отклонение — средняя величина из вариантов от среднего значения признака. Рассчитывается по формуле:

d =;

Дисперсия — среднеквадратическое отклонение индивидуальных значений признака от средней величины. Рассчитывается по формуле:

у = ,

xi — значение признака

— средняя величина признака

fi — частота, которая показывает как часто встречается значение признака в статистической совокупности.

Расчетные показатели вариации заносим в таблицу

Таблица 3. Таблица расчетных показателей вариации по величине кредитных вложений

группы

Группы банков по величине кредитных вложений, млн. руб.

Число банков,

ед. fi

Средина интервала

хi

=266

1

47−203

15

125

141

2115

3840

2

203−359

8

281

15

120

1800

3

359−515

5

437

171

855

146 205

4

515−671

0

593

327

0

0

5

671−827

1

749

483

483

233 289

6

827−983

1

905

639

639

408 321

Итого:

30

Х

1776

4212

793 455

d = =141 (млн. руб.)

Из расчетов видно что средняя величина из отклонений значений величины прибыли от их средней величины составляет 141 млн руб.

Рассчитаем дисперсию по величине кредитных вложений

у2 = =264 448,5 (млн. руб.)2

Из расчетов можно сделать вывод, что средний квадрат отклонений индивидуальных значений величины кредитных вложений от их средней величины составляет 264 448,5 млн руб.

Рассчитаем среднеквадратическое отклонение по величине кредитных вложений

у = =162,6 (тыс. руб.)

Относительные показатели вариации — это показатель полученный путем сравнения, сопоставления абсолютных или относительных показателей в пространстве, во времени, между собой. К ним относятся:

— коэффициент осцилляции

VR =

VR— показывает меру рассеивания крайних значений признака статистической совокупности относительно центра распределения

— относительное линейное отклонение

Vd =

Vd — показывает на сколько % в среднем отклониться среднее значение признака относительно центра распределения

— коэффициент вариации

Vу =.

Vу — характеризует однородную совокупность, если Vу? 33%, то данная статистическая совокупность считается однородной. Среднее значение признака в такой совокупности является показательной характеристикой. Если Vу? 33% статистическая совокупность неоднородна. Среднее значение признака в такой совокупности является центром распределения. В такой совокупности необходимо произвести перегруппировку данных.

Рассчитаем коэффициенты по величине кредитных вложений

VR = =350%

Vd = =52,7%

Vу = =61,1%

Коэффициент вариации > 33% (61,1%), следовательно, совокупность неоднородна. Среднее значение признака не является центром распределения. А среднее линейное значительно отклоняется (на 52,7%) от среднего значения.

1. 4 Построение рядов распределения

1. 4. 1 Определение количественных характеристик распределения (показатели асимметрии и эксцесса)

Показатель асимметрии рассчитывается по формуле:

As =, где

M3 — центральный момент третьего порядка,

у3 — среднеквадратическое отклонение в кубе.

M3 =.

Для того, чтобы проверить насколько показатель асимметрии существенен, необходимо проверить неравенство, где уas — среднеквадратическая ошибка отклонения асимметрии, которая рассчитывается по формуле:

уas =

Таблица 4. Таблица расчетных показателей асимметрии и эксцесса по величине кредитных вложений

группы

Группы банков по величине кредитных вложений, млн. руб.

Число банков,

ед. fi

Средина интервала

хi

=266

1

47−203

15

125

141

-42 048 315

5 928 812 415

2

203−359

8

281

15

27 000

405 000

3

359−515

5

437

171

25 001 055

4 275 180 405

4

515−671

0

593

327

0

0

5

671−827

1

749

483

112 678 587

5 442 375 752

6

827−983

1

905

639

260 917 119

166 726 039

Итого:

30

Х

1776

356 575 446

15 813 499 611

у3(162,6)3=4 298 942,3

M3 ==11 885 848,2

As = =2,76

уas ==0,41

Сделаем проверку на существенность:

Данное соотношение больше 3 и равно существенно 6,73, следовательно мы можно сказать, что асимметрия является существенной, поэтому показатель эксцесса мы рассчитывать не будем.

Эксцесс — отклонение вершины эмпирического распределения вверх или вниз от вершины кривой нормального распределения.

Исходя из расчётов мы можем сказать что значения признака значительно удалены.

1. 4.2 Эмпирическая функция распределения (построения графиков)

Построим графики эмпирического распределения банков в зависимости от выбранных признаков. Для этого по оси абсцисс необходимо откладывать середину интервала значения признака, а по оси ординат, соответствующие ей частоты.

Рисунок 2

1. 4.3 Определение теоретических частот по закону нормального распределения. Построение графиков

Закон распределения применяется для построения статистических моделей.

Для нахождения теоретических частот мы применяем следующие формулы:

t = ,где

t — нормированное отклонение.

Данное значение находится по таблице плотности распределения.

Теоретическая частота находится по формуле:

f'=, где

K- величина интервала

fi— эмпирическая частота

Таблица 5. Расчетная таблица для определения теоретических частот по величине кредитных вложений

группы

Группы банков по величине кредитных вложений, млн. руб.

Число банков,

ед. fi

Средина интервала xi

=266, у=162,6

Ц (t)

f'(теор)

1

47−203

15

125

-0,87

0,2732

7

2

203−359

8

281

0,09

0,3973

11

3

359−515

5

437

1,05

0,2299

6

4

515−671

0

593

2,01

0,0529

1

5

671−827

1

749

2,97

0,0048

0

6

827−983

1

905

3,92

0,0002

0

Итого:

30

-

-

-

25

На основе полученных табличных данных построим график

Рисунок 3

1.4.4 Проверка гипотезы о подчинение изучаемых признаков нормальному закону распределения

Расхождения между признаками могут быть случайными и обусловлены влиянием случайных факторов, а могут быть существенными, если неверно выбран теоретический закон распределения предложении.

Для того чтобы проверить гипотезу о предпочтении изучаемых признаков нормальному закону распределения воспользуемся критерием Романовского, который рассчитывается по формуле:

, где

f' - теоретическая частота

fэмпир — эмпирическая частота

Рассчитаем значения критерия Пирсона для распределения по кредитным вложениям

Таблица 6

группы

Группы банков по величине кредитных вложений, млн. руб.

Эмпирические

частоты

fэмпир

Теоретические

частоты f'

(fэмпир-fтеор)2

1

47−203

15

7

64

9,14

2

203−359

8

11

9

0,81

3

359−515

5

6

1

0,16

4

515−671

0

1

1

1

5

671−827

1

0

1

0

6

827−983

1

0

1

0

Итого:

30

25

-

11,11

=11,11

Для сравнения с табличным значением найдем число степеней свободы:

н = n — L — 1 = 6 — 2 — 1 = 3,

где n — число групп, а L — число независимых параметров. Вероятность возьмем б = 0,01.

табл. = 11,34

табл. , а значит, данный показатель подчиняется нормальному закону распределения и, следовательно, расхождение можно объяснить влиянием случайных факторов.

Рассчитаем критерий Романовского по формуле:

Рассчитав критерий мы видим, что он больше 3 (3,31), поэтому можно сказать что расхождения существенны и необходимо выбрать другой закон распределения.

1.5 Оценка параметров генеральной совокупности на основе выборочных данных

совокупность банк корреляция регрессия

Расхождения между выборочной и генеральной совокупностей измеряется средней ошибки выборки () характеризует меру отклонения выборочных показателей от аналогичных показателей генеральной совокупности. Рассчитывается по формуле:

, где

n — число единиц выборочной совокупности

N — число единиц генеральной совокупности.

Для того, чтобы определить среднюю ошибку выборки и долю единиц, обладающих заданным признаком в генеральной совокупности с определенной вероятностью, необходимо вычислить предельную ошибку выборки по формуле:

Д =, где

t — коэффициент доверия, который определяется по таблице нормального закона распределения в зависимости от вероятности границы, в которых лежит генеральная средняя величина имеет вид:

Д< <Д, где

— выборочное среднее значение.

Рассчитаем среднюю ошибку выборки по величине кредитных значений:

=27,37(млн. руб.)

Найдем предельную ошибку выборки:

Д = = 55,88 (млн. руб.)

Таким образом, границы в которых с вероятностью 0,95 будет находиться значение показателя по величине кредитных значений:

266 — 55,88 < < 266 + 55,88

210,12 < <231,88 (млн. руб.)

2. Построение однофакторной модели взаимосвязи, определение формы корреляционного уравнения

2.1 Отбор факторного и результативного признака для включения в регрессионную модель

В качестве факторного признака возьмем кредитные вложения, а в качестве результативного признака — прибыль. Выбор обусловлен тем что из кредитных вложений складывается прибыль банков.

2.2 Расчет парного коэффициента корреляции

Рассчитаем парный коэффициент корреляции по формуле:

r =, где

xi — значение факторного признака

yi — значение результативного признака.

Рассчитаем парный коэффициент. Для этого построим таблицу где произведем расчеты факторного и результативного признаков:

Таблица 7

Ранг

Название банка

Кредитные вложения Хi

Прибыль Yi

X2i

Y2i

Xi*Yi

1

Нижегородпромстрой-банк

371

179

137 641

32 041

66 409

2

Московский деловой мир

981

340

962 361

115 600

333 540

3

АКБАРС

77

161

5929

25 921

12 397

4

Совиндбанк

231

301

53 361

90 601

69 531

5

Чейз Манхеттен Банк Интернэшнл

149

335

22 201

112 225

49 915

6

Омскпромстройбанк

302

62

91 204

3844

18 724

7

ВКА-Банк

94

136

8836

18 496

12 784

8

Уралтрансбанк

399

143

159 201

20 449

57 057

9

Оргбанк

211

84

44 521

7056

17 724

10

Желдорбанк

672

125

451 584

15 625

84 000

11

РНКБ

515

56

265 225

3136

28 840

12

Гарантия

245

78

60 025

6084

19 110

13

Солидарность

47

41

2209

1681

1927

14

Ростэсбанк

511

243

261 121

59 049

124 173

15

Камчаткомагропром-банк

151

67

22 801

4489

10 117

16

Югра

311

58

96 721

3364

18 038

17

Уралвнешторгбанк

114

83

12 996

6889

9462

18

Волгопромбанк

143

59

20 449

3481

8437

19

Диалог-Банк

451

127

203 401

16 129

57 277

20

Восточно-Европейский инвестиционный банк

71

50

5041

2500

3550

21

Альба-Альянс

147

298

21 609

88 804

43 806

22

Связь-банк

201

53

40 401

2809

10 653

23

Уральский банк реконструкции и развития

319

115

101 761

13 225

36 685

24

Вербанк

192

47

36 864

2209

9024

25

Колыма-банк

66

92

4356

8464

6072

26

СДМ-банк

80

62

6400

3844

4960

27

Белгородпромстройбанк

209

47

43 681

2209

9823

28

Аспект

49

43

2401

1849

2107

29

Гарантия

245

78

60 025

6084

19 110

30

Росэксимбанк

115

95

13 225

9025

10 925

Итого:

7669

3658

3 217 551

687 182

1 156 177

Таким образом исходя из полученных данных мы рассчитаем парный коэффициент:

Таким образом парный коэффициент равный 0,13, показывает что связь между признаками, т. е между кредитными вложениями и прибылью отсутствует либо она очень низка, определенная по шкале Чеддока (0,3 > 0,13 < 0,5).

2. 3 Построения уравнения однофакторной регрессии (параметры определить методом наименьших квадратов)

Определим зависимость между показателями, используя графический метод.

Рисунок 4

По графику можно предположить что зависимость кредитных вложений по величине прибыли всё больше приближается к уравнению прямой. Из этого можно выявить что сумма квадратов отклонений эмпирических точек от теоретических точек принимает вид:

S = = min, где

a — свободный член уравнения, который показывает значения результативного признака по факторному признаку.

b — коэффициент уравнения регрессии, который показывает на сколько изменится значение результативного признака при изменении факторного признака на единицу.

Коэффициенты регрессии рассчитаем по формуле:

a =

b =

Таким образом уравнение регрессии примет вид:

2.4 Проверка значимости коэффициентов регрессии, а также коэффициентов корреляции на основе критерия Стьюдента

Для начала нам необходимо рассчитать остаточное среднеквадратическое отклонение результативного признака по формуле:

.

Проверка значимости коэффициентов регрессии по уравнению

Таблица 8

Банка

Кредитные вложения Хi

Прибыль Yi

x

1

371

179

105

11 025

141,895

37,105

1376,7

2

981

340

715

511 225

248,645

91,355

8345,7

3

77

161

-189

35 721

90,445

70,555

70,5

4

231

301

-35

1225

117,395

186,605

34 821,4

5

149

335

-117

13 689

103,045

231,955

53 803,1

6

302

62

36

1296

129,82

-67,82

4599,5

7

94

136

-172

29 584

93,42

42,58

1813

8

399

143

133

17 689

146,795

-37,95

1440,2

9

211

84

-55

3025

113,895

-29,895

893,7

10

672

125

406

164 836

194,57

-69,57

4839,9

11

515

56

249

62 001

167,095

-111,095

12 342

12

245

78

-21

441

119,845

-41,845

1751

13

47

41

-219

47 961

85,195

-44,195

1953,1

14

511

243

245

60 025

166,395

76,605

5868,3

15

151

67

-115

13 225

103,395

-36,395

1324,5

16

311

58

45

2025

131,395

-73,395

5386,8

17

114

83

-152

23 104

96,92

-13,92

193,5

18

143

59

-123

15 129

101,995

-42,995

1848,5

19

451

127

185

34 225

155,895

-28,895

834,9

20

71

50

-195

38 025

89,395

-39,395

1551,9

21

147

298

-119

14 161

102,695

195,305

38 144

22

201

53

-65

4225

112,145

-59,45

3534,3

23

319

115

53

2809

132,795

-17,795

316,6

24

192

47

-74

5476

110,57

-63,57

4041,1

25

66

92

-200

40 000

88,52

3,48

12,1

26

80

62

-186

34 596

90,97

-28,97

839,2

27

209

47

-57

3249

113,545

-66,545

4428,3

28

49

43

-217

47 089

85,545

-42,545

1810

29

245

78

-21

441

119,845

-41,845

1751

30

115

95

-151

22 801

97,095

-2,095

4,3

Итого

7669

3658

45

1 260 278

3519,78

-24,635

199 903,7

Из полученных табличных данных рассчитаем остаточное среднеквадратическое отклонение результативного признака:

=81,62

Произведём расчет среднеквадратического отклонение факторного признака:

=204,96

Вычислим t-критерий Стьюдента для коэффициента b

=4,98

Произведём сравнение расчетных значений с табличными по таблице Стьюдента: (н = n — 2 =30 — 2 = 28; б=0,01).

2,763< 4,98. Параметр а статистически значим, и распределяется на всю статистическую совокупность

=2,32

Произведём сравнение расчетных значений с табличными по таблице Стьюдента: (н = n — 2 =30 — 2 = 28;б = 0,01)

2,736> 2,32, Параметр b статистически не значим, и не распределяется на всю статистическую совокупность.

Проверим на статистическую значимость:

=0,628

Сравним с табличным значением Стьюдента: (н = n — 2 = 30−2=28; б=0,01)

tтаблич=2,736 > tрасч< tтаб.

По расчетам можно сказать, что данные невозможно распределить на всю статистическую совокупность.

2.5 Построение графика зависимости по теоретически частотам

Рисунок 5

Заключение

Статистические методы позволяют выявить тесноту связи между изучаемыми величинами. На основе всех полученных данных мы можем подвести окончательный итог проделанной работы о том, что в результате анализа выборочно совокупности по величине кредитных вложений и по объёму прибыли деятельности 30 банков Российской Федерации была выявлена прямая связь между выбранными признаками.

Используемая литература

1. Гусаров В. М. Статистика. Учеб. пособие для вузов. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.

2. Гусаров В. М. Теория статистики. Учеб. пособие для вузов. — М.: Аудит, ЮНИТИ, 1998.

3. Елисеева И. И. Юзбашаев М. М. Общая теория статистики. Учебник / Под ред. И. И. Елисеевой. — М.: Финансы и статистика 1997.

4. Практикум по статистике: Учебное пособие для вузов/ под редакцией В.М. Симчеры/ ВЗФЭИ. — М.: ЗАО «Финстатинформ», 1999.

5. Власов М. П., Шимко П. Д. Общая теория статистики. Инструментарий менеджера международной фирмы: учеб. пособие. — СПб.: СПбГИЭУ, 2002. -452с.

6. Григорьева Р. П., Басова И. И. Статистика труда: конспект лекций. — СПб.: Изд-во Михайлова В. А., 2000. — 64 с.

7. Добрынина Н. В., Нименья И. Н. Статистика. Учеб. -метод. пособие. — СПб.: СПбГИЭУ, 2002. — 103 с.

8. Елисеева И. И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики: учебник /Под ред. И. И. Елисеевой. — 5-е изд., перераб. и доп. — М.: Финансы и статистика, 2004. — 656 с.

9. Теория статистики/ Под ред. проф. Р. А. Шмойловой. — М.: Финансы и статистика, 2000. — 576 с.

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой