Проведение статистического исследования

Тип работы:
Курсовая
Предмет:
Экономика


Узнать стоимость новой

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

Введение

Целью выполнения данной работы является овладение статистическими методами при изучении социальных и экономических явлений и процессов и приобретение навыков использования статистической информации при принятии управленческих решений. Для этого студенты пройдут последовательно все этапы статистического исследования, начиная с самостоятельной организации и проведения статистического наблюдения и заканчивая всесторонним анализом полученных данных.

1. Проведение статистического наблюдения

Теоретико-методологический этап:

Для проведения статистического наблюдения была выбрана участковая больница. Целью наблюдения является количество населения, принимаемые данным учреждением за месяц. Задачи — определить число людей, обращающихся в больницу, провести обследование качества обслуживания, выявит отношение к платному лечению. Единицей наблюдения, как уже было указано выше, — участковая больница. Территорией наблюдения будет населенный пункт Кезского района Удмуртской Республики поселок Кузьма. Время наблюдения — один месяц. Программа наблюдения состоит из исследования качества обслуживания населения, количества людей, обращающихся за помощью в больницу. Вид наблюдения по времени проведения является единовременное. По охвату единиц — несплошное, разновидность несплошного — монографическое наблюдения. Способом наблюдения является документальное наблюдения и опрос. Вид опроса выбран саморегистрация.

Организационный план:

Органом наблюдения является автор данной курсовой работы. Данные собираются в течение месяца. Подготовительной работой будет разработка формы представления результатов исследования, разработка опросных листов для проведения саморегистрации. Данные листы содержат вопросы и место для ответа, некоторые вопросы будут содержать возможные варианты ответа. С инструкциями по заполнению население будет знакомиться устно.

Примерные вопросы опросного листа:

1. Дата заполнения______________________________________________

2. Возраст______________________________________________________

3. Пол: М Ж (нужное подчеркнуть)

4. Социальное положение: работающий, пенсионер, учащийся, ребенок (нужное подчеркнуть)

5. Место жительства______________________________________________

6. Удовлетворяет ли качество обслуживания? ________________________

7. Пожелания по качеству обслуживания ____________________________

_______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

8. Отношение к платному лечению_________________________________

_______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

9. Согласны ли вы будете, если за некоторые виды лечения будет взиматься плата. Если нет, почему________________________________ _______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

10. Часто ли вы вызываете врача на дом? Отношение к обслуживанию _______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

Контроль наблюдения необходим для выявления и устранения ошибок. В данном наблюдении может встретиться ошибка представительности. Для устранения этой ошибки проводится логический контроль. Ошибки будут исправляться лицом ответственным за наблюдение.

2. Группировка статистических данных

Численность занятых в экономике по занятиям в 2009 году По данным выборочного обследования населения по проблемам занятости. Данные приведены по основному или единственному месту работы.
Перечень группировок занятий приведен в соответствии с Общероссийским классификатором занятий. (на конец ноября; тыс. чел.)

Всего

Занятые в экономике — всего

70 813

в том числе:

руководители (представители) органов власти и управления всех уровней, включая руководителей организаций

5273

специалисты высшего уровня квалификации в области естественных и технических наук

3468

специалисты высшего уровня квалификации в области биологических, сельскохозяйственных наук и здравоохранения

1567

специалисты высшего уровня квалификации в области образования

2944

прочие специалисты высшего уровня квалификации

5569

специалисты среднего уровня квалификации физических и инженерных направлений деятельности

2413

специалисты среднего уровня квалификации и вспомогательный персонал естественных наук и здравоохранения

2230

специалисты среднего уровня квалификации в сфере образования

1455

средний персонал в области финансово-экономической, административной и социальной деятельности

4341

работники, занятые подготовкой информации, оформлением документации и учетом

1379

работники сферы обслуживания

739

работники сферы индивидуальных услуг и защиты граждан и собственности

4489

продавцы, демонстраторы товаров,
натурщики и демонстраторы одежды

5201

рабочие жилищно-коммунального
хозяйства

217

рабочие кино, — телестудий и родственных профессий, рабочие, занятые на рекламно-оформительских и реставрационных работах

53

квалифицированные работники сельского, лесного, охотничьего хозяйств, рыбоводства и рыболовства

2477

рабочие, занятые на горных, горно-капитальных и на строительно-монтажных и строительно-ремонтных работах

3202

рабочие металлообрабатывающей и машиностроительной промышленности

4424

рабочие, выполняющие прецизионные работы по металлу и другим материалам, рабочие художественных промыслов и других видов производств в художественной промышленности, рабочие полиграфического производства

232

профессии рабочих транспорта и связи

933

другие квалифицированные рабочие, занятые в промышленности, на транспорте, в связи, геологии и разведке недр

1808

операторы, аппаратчики и машинисты промышленных установок

1065

операторы, аппаратчики, машинисты промышленного оборудования и сборщики изделий

836

водители и машинисты подвижного оборудования

6562

неквалифицированные рабочие сферы обслуживания, жилищно-коммунального хозяйства, торговли и родственных видов деятельности

472

неквалифицированные рабочие сельского, лесного, охотничьего хозяйств, рыбоводства и рыболовства

627

неквалифицированные рабочие, занятые в промышленности, строительстве, на транспорте, в связи, геологии и разведке недр

776

профессии неквалифицированных рабочих, общие для всех видов экономической деятельности

6063

Группировочным признаком является численность людей, занятых в экономике.

Так как признак количественный, следовательно, количество групп рассчитывается по формуле Стерджесса:

n=1+3,322*lgN,

где N — объем совокупности.

Рассчитаем количество групп:

n=1+3,322*lg28 = 5,821? 6, n = 6

Определяем интервал группировки. Т.к. вариация исходных данных большая, то интервалы будут равные и закрытые, поэтому их величину определяем по формуле:

,

где Xmax — наибольшее значение признака совокупности, Xmin — наименьшее значение признака совокупности, n — количество групп в группировке.

Рассчитаем интервалы группировки:

Единицы совокупности распределяются по группам

Значение группировочного признака

Количество единиц совокупности в группе

Хmin + i = X1 * (Xmin — X1)

X1 + i = X2 * (X1+X2)

Xn-1 + i = Xn * (Xn-1 — Xn)

Итого

N

На основании полученных данных построим группировочную таблицу, учитывая, что округление интервала производилось в сторону увеличения, то нижняя граница последнего интервала будет больше чем наибольшее значение исходных данных:

Численность занятых в экономике

Количество единиц в совокупности в группе

53 — 1138

10

1138−2223

4

2223 — 3308

5

3308 — 4393

2

4393 — 5478

4

5478 — 6563

3

Итого

28

3. Расчет характеристик вариационного ряда

По полученной группировке построим вариационный ряд, рассчитаем показатели центра распределения и показатели вариации распределения. Т.к. группировка строилась по количественному признаку, то получим вариационный ряд. Он состоит из вариант (отдельные значения варьируемого признака в совокупности) и частот (количество единиц совокупности с данным значением признака).

К показателям центра распределения относятся средняя арифметическая, мода, медиана.

Средняя арифметическая рассчитывается по формуле:

где m — количество групп; xj — варианты; fj — частоты.

В интервальных рядах вместо вариант xj используется середина интервала.

Найдем середину каждого из интервалов. Она находится по формуле:

,

где xверх — верхняя граница интервала; xниж — нижняя граница интервала.

Рассчитаем середину каждого интервала:

Рассчитаем среднюю арифметическую:

Таким образом, 2572 тыс. чел. — наиболее характерное значение численности населения, занятого в экономике.

Следующим показателем центра распределения является мода. В интервальных рядах по наибольшей частоте определяется модальный интервал, а затем рассчитывается мода по формуле:

где X0 — нижняя граница модального интервала; fMo — частота модального интервала; fMo-1 — частота предмодального интервала; fMo+1 — частота послемодального интервала; i — величина модального интервала.

Модальным интервалом является первая группа в группировочной таблице. Рассчитаем моду:

Таким образом, значение 505 тыс. чел. — наиболее часто встречаемое среди занятых в экономике.

Далее находим медиану. В интервальных рядах медиана равна варианте, накопленная частота которой больше либо равна половине объема совокупности (f / Me). Накопленная частота (f /) в каждой группе рассчитывается сложением частоты в своей группе с частотами всех предыдущих групп. Медиана находится по формуле:

где X0 — нижняя граница медианного интервала; fMe-1/ - накопленная частота предмедианного интервала; fMe — частота медианного интервала; i — величина медианного интервала.

Половина объема совокупности равна 14 (). Медианным интервалом является вторая группа, т. к. ее накопленная частота равна 14. Теперь рассчитаем медиану:

Половина из обследованных признаков меньше 2223 тыс. чел., а другая половина больше.

Теперь рассчитаем показатели центра распределения. К ним относятся: размах вариации, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение, дисперсия, коэффициент вариации.

Размах вариации рассчитывается по формуле:

где — наибольшее и наименьшее значения признака в совокупности.

Рассчитаем размах вариации:

Среднее линейное отклонение рассчитывается как средняя арифметическая из модулей отклонений вариант от средней. Т.к. данные сгруппированы, то рассчитывается среднее линейное отклонение взвешенное:

где xj — варианты; f j — частоты; - среднее арифметическое.

Рассчитаем среднее линейное отклонение взвешенное:

Среднее квадратическое отклонение рассчитывается как корень из средней арифметической квадратов отклонений от средней. По сгруппированным данным рассчитывается среднее квадратическое отклонение взвешенное:

где m — количество групп; x/j — середина j-го интервала; - средняя арифметическая; f j — частота j-го интервала.

Рассчитаем седнее квадратическое отклонение взвешенное:

На 1667 и на 1925 тыс. чел. в среднем отличаются отдельные значения совокупности от средней численности занятых в экономике.

Взвешенная дисперсия рассчитывается по формуле:

где — середина интервала; - среднее арифметическое; f j — частоты.

Рассчитаем взвешенную дисперсию:

Найдем типичность средней величины через коэффициент вариации:

где — средняя арифметическая; - среднее квадратическое отклонение.

Рассчитаем данный показатель:

Так как коэффициент > 40%, следовательно, средняя нетипична, а исследуемая совокупность неоднородна.

4. Анализ связи между признаками по аналитической группировке

Денежные доходы и потребительские расходы в расчете на душу населения (рублей)

Февраль 2009 г. 1)

Денежные доходы

Потребительские расходы

Российская Федерация

14 895,6

10 290,3

Центральный федеральный округ

20 480,7

13 519,9

Белгородская область

11 930,2

7776,6

Брянская область

10 430,6

7665,4

Владимирская область

9643,7

6154,2

Воронежская область

10 188,7

7243,6

Ивановская область

8573,7

6059,9

Калужская область

12 061,2

8413,0

Костромская область

10 044,1

5775,5

Курская область

11 145,3

7992,8

Липецкая область

11 829,3

8547,9

Московская область

18 288,0

12 725,4

Орловская область

9177,9

6387,1

Рязанская область

9407,0

7030,9

Смоленская область

12 416,5

7872,3

Тамбовская область

10 240,3

7579,6

Тверская область

10 772,9

8179,3

Тульская область

12 497,5

8157,2

Ярославская область

11 723,8

7716,2

г. Москва

40 215,5

25 492,4

Приволжский федеральный округ

12 130,1

8610,7

Республика Башкортостан

12 213,3

9015,1

Республика Марий Эл

7777,3

5931,2

Республика Мордовия

7942,8

4948,6

Республика Татарстан

14 693,7

11 033,6

Удмуртская Республика

9668,8

6451,2

Чувашская Республика

8169,8

5769,5

Пермский край

15 717,9

10 835,8

Кировская область

9487,0

6008,8

Нижегородская область

12 436,3

8925,0

Оренбургская область

10 637,7

6664,8

Пензенская область

9741,3

6816,3

Самарская область

17 697,0

12 743,2

Саратовская область

8996,3

6150,0

Ульяновская область

8439,6

6672,2

Дальневосточный федеральный округ

15 262,8

9585,2

Республика Саха (Якутия)

17 683,6

10 509,0

Камчатский край

20 510,9

9693,1

Приморский край

12 149,9

8507,0

Хабаровский край

14 877,6

9919,9

Амурская область

13 400,5

6999,1

Магаданская область

20 072,3

10 176,7

Сахалинская область

22 901,2

16 124,3

Еврейская авт. область

11 426,1

7158,4

Чукотский авт. округ

20 066,4

9272,8

По имеющимся данным определим признак-фактор и признак-результат. Признак-фактор — денежные доходы, признак-результат — потребительские расходы. Построим группировку по признаку-фактору. Для этого определим количество групп и величину интервалов по вышеприведенным формулам.

Количество групп возьмем равной 5

На основании полученных данных построим группировочную таблицу:

Денежные доходы населения

Количество в группе

7777,3 — 14 264,94

30

14 264,94 — 20 752,58

9

20 752,58 — 27 240,22

1

27 240,22 — 33 727,86

0

33 727,86 — 40 215,5

1

Итого

41

В каждой группе рассчитаем среднее значение результативного признака как простую среднюю арифметическую из значений результативного признака у всех единиц совокупности, входящих в данную группу. Она рассчитывается по формуле:

где yj — значение результативного признака в группе; n — количество единиц в группе.

не будет, т. к. данное значение признака-фактора отсутствует.

Аналитическая группировочная таблица

Интервалы признака-фактора

Количество единиц в группе

Среднее значение результативного признака по группам

7777,3 — 14 264,94

30

7152,29

14 264,94 — 20 752,58

9

10 767,73

20 752,58 — 27 240,22

1

16 124,3

27 240,22 — 33 727,86

0

0

33 727,86 — 40 215,5

1

25 492,4

41

11 907,34

По полученным данным проведем дисперсионный анализ и определим характер связи.

В анализе рассчитываются три вида дисперсии: межгрупповая, средняя внутригрупповая, общая.

Межгрупповая дисперсия рассчитывается по формуле:

где — групповые средние результативного признака; fj — групповые частоты; - общая средняя результативного признака в совокупности.

8 976 355,22 рублей — вариация потребительских расходов под влиянием денежных доходов.

Для расчета средней внутригрупповой дисперсии сначала находится внутригрупповые дисперсии по каждой группе аналитической группировки:

где yij — отдельные значения результативного признака в j-й группе; - среднее значение результативного признака в j-й группе; fj — частота в j-й группе.

Рассчитаем внутригрупповые дисперсии:

— отсутствует, т. к. нет результативного признака в 4-ой группе.

Средняя внутригрупповая дисперсия:

где — внутригрупповая дисперсия по каждой группе; - частота в j-й группе.

547 342,2 — случайная вариация потребительских расходов, возникающая под влиянием денежных доходов.

Общая дисперсия находится по формуле:

где — межгрупповая дисперсия; - внутригрупповая дисперсия.

Рассчитаем общую дисперсию:

Мерой тесноты связи между результативным и факторным признаками является коэффициент детерминации:

Рассчитаем коэффициент детерминации:

0,94 — эта часть общей вариации потребительских расходов объясняется денежными доходами.

Эмпирическое корреляционное отношение показывает тесноту связи:

Рассчитаем данный показатель:

Определяем показатель силы связи:

где — средние значения результативного признака в первой и последней группах; - середины интервалов факторного признака в первой и последней группах.

Для этого определим середины первой и последней групп, по вышеприведенным формулам:

Рассчитаем силу связи:

Из данного показателя следует, что сила связи прямая, т. е. при увеличении денежных доходов на 1 рубль происходит увеличение потребительских расходов на 0,71 рубль.

5. Корреляционно-регрессионный анализ

Данный анализ проведем на основании данных, приведенных в задании 4.4.

Денежные доходы

Потребительские расходы

Белгородская область

11 930,2

7776,6

Брянская область

10 430,6

7665,4

Владимирская область

9643,7

6154,2

Воронежская область

10 188,7

7243,6

Ивановская область

8573,7

6059,9

Калужская область

12 061,2

8413,0

Костромская область

10 044,1

5775,5

Курская область

11 145,3

7992,8

Липецкая область

11 829,3

8547,9

Московская область

18 288,0

12 725,4

Орловская область

9177,9

6387,1

Рязанская область

9407,0

7030,9

Смоленская область

12 416,5

7872,3

Тамбовская область

10 240,3

7579,6

Тверская область

10 772,9

8179,3

Тульская область

12 497,5

8157,2

Ярославская область

11 723,8

7716,2

г. Москва

40 215,5

25 492,4

Республика Башкортостан

12 213,3

9015,1

Республика Марий Эл

7777,3

5931,2

Республика Мордовия

7942,8

4948,6

Республика Татарстан

14 693,7

11 033,6

Удмуртская Республика

9668,8

6451,2

Чувашская Республика

8169,8

5769,5

Пермский край

15 717,9

10 835,8

Кировская область

9487,0

6008,8

Нижегородская область

12 436,3

8925,0

Оренбургская область

10 637,7

6664,8

Пензенская область

9741,3

6816,3

Самарская область

17 697,0

12 743,2

Саратовская область

8996,3

6150,0

Ульяновская область

8439,6

6672,2

Республика Саха (Якутия)

17 683,6

10 509,0

Камчатский край

20 510,9

9693,1

Приморский край

12 149,9

8507,0

Хабаровский край

14 877,6

9919,9

Амурская область

13 400,5

6999,1

Магаданская область

20 072,3

10 176,7

Сахалинская область

22 901,2

16 124,3

Еврейская авт. область

11 426,1

7158,4

Чукотский авт. округ

20 066,4

9272,8

Изобразим связь между данными признаками графически:

Исследуется парная линейная корреляция:

Рассчитаем параметры a и b:

Промежуточные расчеты приводим в таблице:

Денеж-ные доходы

(х)

Потреби-тельские расходы

(у)

1

11 930,2

7776,6

-1173,8

1 377 806,44

-835,4

697 893,16

980 592,52

7938

2

10 430,6

7665,4

-2673,4

7 147 067,56

-946,6

896 051,56

2 530 640,44

7077

3

9643,7

6154,2

-3460,3

11 973 676,09

-2457,8

6 040 780,84

8 504 725,34

6625

4

10 188,7

7243,6

-2915,3

8 498 974,09

-1368,4

1 872 518,56

3 989 296,52

6938

5

8573,7

6059,9

-4530,3

20 523 618,09

-2552,1

6 513 214,41

11 561 778,63

6010

6

12 061,2

8413

-1042,8

1 087 431,84

-199

39 601

207 517,2

8013

7

10 044,1

5775,5

-3059,9

9 362 988,01

-2836,5

8 045 732,25

8 679 406,35

6855

8

11 145,3

7992,8

-1958,7

3 836 505,69

-619,2

383 408,64

1 212 827,04

7487

9

11 829,3

8547,9

-1274,7

1 624 860,09

-64,1

4108,81

81 708,27

7880

10

18 288

12 725,4

5184

26 873 856

4113,4

16 920 079,56

21 323 865,6

11 589

11

9177,9

6387,1

-3926,1

15 414 261,21

-2224,9

4 950 180,01

8 735 179,89

6357

12

9407

7030,9

-3697

13 667 809

-1581,1

2 499 877,21

5 845 326,7

6489

13

12 416,5

7872,3

-687,5

472 656,25

-739,7

547 156,09

508 543,75

8217

14

10 240,3

7579,6

-2863,7

8 200 977,69

-1032,4

1 065 849,76

2 956 483,88

6967

15

10 772,9

8179,3

-2331,1

5 434 027,21

-432,7

187 229,29

1 008 666,97

7273

16

12 497,5

8157,2

-606,5

367 842,25

-454,8

206 843,04

275 836,2

8264

17

11 723,8

7716,2

-1380,2

1 904 952,04

-895,8

802 457,64

1 236 383,16

7819

18

40 215,5

25 492,4

27 111,5

735 033 432,3

16 880,4

284 947 904,2

457 652 964,6

24 182

19

12 213,3

9015,1

-890,7

793 346,49

403,1

162 489,61

-359 041,17

8100

20

7777,3

5931,2

-5326,7

28 373 732,89

-2680,8

7 186 688,64

14 279 817,36

5553

21

7942,8

4948,6

-5161,2

26 637 985,44

-3663,4

13 420 499,56

18 907 540,08

5648

22

14 693,7

11 033,6

1589,7

2 527 146,09

2421,6

5 864 146,56

3 849 617,52

9525

23

9668,8

6451,2

-3435,2

11 800 599,04

-2160,8

4 669 056,64

7 422 780,16

6639

24

8169,8

5769,5

-4934,2

24 346 329,64

-2842,5

8 079 806,25

14 025 463,5

5778

25

15 717,9

10 835,8

2613,9

6 832 473,21

2223,8

4 945 286,44

5 812 790,82

10 113

26

9487

6008,8

-3617

13 082 689

-2603,2

6 776 650,24

9 415 774,4

6535

27

12 436,3

8925

-667,7

445 823,29

313

97 969

-208 990,1

8229

28

10 637,7

6664,8

-2466,3

6 082 635,69

-1947,2

3 791 587,84

4 802 379,36

7196

29

9741,3

6816,3

-3362,7

11 307 751,29

-1795,7

3 224 538,49

6 038 400,39

6681

30

17 697

12 743,2

4593

21 095 649

4131,2

17 066 813,44

18 974 601,6

11 250

31

8996,3

6150

-4107,7

16 873 199,29

-2462

6 061 444

10 113 157,4

6253

32

8439,6

6672,2

-4664,4

21 756 627,36

-1939,8

3 762 824,04

9 048 003,12

5933

33

17 683,6

10 509

4579,6

20 972 736,16

1897

3 598 609

8 687 501,2

11 242

34

20 510,9

9693,1

7406,9

54 862 167,61

1081,1

1 168 777,21

8 007 599,59

12 866

35

12 149,9

8507

-954,1

910 306,81

-105

11 025

100 180,5

8064

36

14 877,6

9919,9

1773,6

3 145 656,96

1307,9

1 710 602,41

2 319 691,44

9631

37

13 400,5

6999,1

296,5

87 912,25

-1612,9

2 601 446,41

-478 224,85

8782

38

20 072,3

10 176,7

6948,3

48 278 872,89

1564,7

2 448 286,09

10 872 007,01

12 602

39

22 901,2

16 124,3

9797,2

95 985 127,84

7512,3

56 434 651,29

73 599 505,56

14 238

40

11 426,1

7158,4

-1677,9

2 815 348,41

-1453,6

2 112 952,96

2 438 995,44

7648

41

20 066,4

9272,8

6942,4

48 196 917,76

660,8

436 656,64

4 587 537,92

12 599

Итого

537 253,5

353 094,9

1 340 013 576

492 253 673,8

769 548 829,3

Сред-нее

13 104

8612

Рассчитаем параметры уравнения:

Составим уравнение парной линейной корреляции:

Составим график теоретического значения потребительских расходов:

Найдем тесноту связи между денежными доходами и потребительскими расходами:

Рассчитаем данный показатель:

Рассчитаем коэффициент детерминации:

Т.о. связь между потребительскими расходами и денежными доходами весьма тесная, изменение потребительских расходов на 90% зависит от денежных доходов населения.

6. Анализ рядов динамики

Численность постоянного населения на 1 января, человек, на 1 января

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

Удмуртская Республика

1 601 409

1 595 571

1 588 054

1 578 187

1 568 176

1 560 260

1 552 759

1 544 426

1 537 858

1 532 736

По приведенным данным рассчитаем основные характеристики интервального ряда динамики:

наблюдение статистический группировка вариационный

Характеристики ряда динамики

Цепные

Базисные

1. Абсолютный прирост

2. Темп роста

3. Темп прироста

Средние характеристики интервального ряда динамики определяется по формуле:

Средний уровень ряда:

,

где — значение i-го уровня; n — количество уровней в ряду динамики.

По данным формулам рассчитаем показатели:

Абсолютный прирост цепной:

;

Абсолютный прирост базисный:

;

Темп роста цепной:

;

Темп роста базисный:

;

Темп прироста цепной:

;

Темп прироста базисный:

.

Аналогично рассчитываются показатели за другие года. При этом, цепные показатели имеют переменную базу сравнения, а базисные — постоянную — 2001 года.

В таблице приведены рассчитанные показатели:

Абсолютный прирост

Темп роста

Темп прироста

Цепные

Базисные

Цепной

Базисный

Цепной

Базисный

2001

1 601 409

2002

1 595 571

-5838

-5838

0,996 354

0,996 354

-0,365

-0,365

2003

1 588 054

-7517

-13 355

0,995 289

0,99 166

-0,471

-0,834

2004

1 578 187

-9867

-23 222

0,993 787

0,985 499

-0,621

-0,0145

2005

1 568 176

-10 011

-33 233

0,993 657

0,979 248

-0,634

-0,2 075

2006

1 560 260

-7916

-41 149

0,994 952

0,974 305

-0,505

-0,0257

2007

1 552 759

-7501

-48 650

0,995 192

0,969 621

-0,481

-0,3 038

2008

1 544 426

-8333

-56 983

0,994 633

0,964 417

-0,537

-0,3 558

2009

1 537 858

-6568

-63 551

0,995 747

0,960 316

-0,425

-0,3 968

2010

1 532 736

-5122

-68 673

0,996 669

0,957 117

-0,333

-0,4 288

Далее найдем средний уровень интервального ряда по формуле:

где yi — уровни ряда; n — количество уровней в ряду.

Рассчитаем данный показатель:

Проанализировав полученные данные можно сказать, что численность постоянного населения в Удмуртии на протяжении 10 лет постепенно снижается. По сравнению с 2001 годом, в 2010 году уменьшение численности достигло на данный момент наибольшего значения — 68 673 человека. Темп роста цепной показывает, на сколько изменилась численность населения по сравнению с предыдущим годом. В среднем численность уменьшается на 0,05 долей. А уменьшение данного показателя по сравнению с 2001 годом варьируется от 0,04 до 0,5. В данном случае цепной темп прироста показывает уменьшение абсолютного прироста относительно численности населения в разные годы (от 0,006 до 0,003). А базисный — относительно 2001 года. Это уменьшение варьируется от 0,006 до 0,09.

Произведем сглаживание ряда с помощью скользящей средней. Для этого установим звенья скользящей средней — 3. Теперь рассчитаем средние уровни в каждом звене по формулам:

и т.д.

Т.к. в звене нечетное количество элементов, то можно определить тенденцию по ряду скользящих средних. Для этого построим график и нанесем на него полученный тренд.

Произведем сглаживание ряда динамики с помощью аналитического выравнивания по адекватной функции. В данном методе тенденция рассматривается как функция от времени:. Выберем линейную функцию:. Параметры а0, а1 находятся по формулам:

Промежуточные расчеты приведены в таблице:

Год

Численность

ty

2001

3 996 001

1 601 409

3 201 216 591

3 128 333,793

2002

4 000 000

1 595 571

3 191 142 002

3 129 115,379

2003

4 004 001

1 588 054

3 177 696 054

3 129 896,965

2004

4 008 004

1 578 187

3 159 530 374

3 130 678,551

2005

4 012 009

1 568 176

3 141 056 528

3 131 460,137

2006

4 016 016

1 560 260

3 126 761 040

3 132 241,723

2007

4 020 045

1 552 759

3 113 281 795

3 133 023,309

2008

4 024 036

1 544 426

3 098 118 556

3 133 804,894

2009

4 028 049

1 537 858

3 086 481 006

3 134 586,48

2010

4 032 064

1 532 736

3 077 733 888

3 135 368,066

Итого

40 140 205

15 659 436

31 373 017 832

Теперь рассчитаем необходимые параметры:

Подставив полученные параметры в уравнение функции, найдем, тенденцию и представим ее на графике:

Из проведенного анализа можно сделать вывод о том, что численность населения имеет тенденцию к постепенному увеличению.

7. Индексы

Динамика реализации овощей на рынках города в 2010 году

п/п

Наименование товара

Январь

Февраль

Март

Апрель

Май

Продано товаров, ц

Оборот, тыс. руб.

Продано товаров, ц

Оборот, тыс. руб.

Продано товаров, ц

Оборот, тыс. руб.

Продано товаров, ц

Оборот, тыс. руб.

Продано товаров, ц

Оборот, тыс. руб.

Картофель

299, 8

40,5

269,0

40,4

246,1

36,9

249,4

37,4

238,0

32,1

Капуста

26,3

10,6

35,4

17,7

29,0

14,5

40,5

20,3

35,0

13,7

Лук репчатый

75,4

30,2

82,7

49,6

57,8

40,5

65,4

45,2

45,8

29,8

Свёкла

31,9

8,0

35,5

10,1

27,4

8,3

36,4

12,7

25,5

8,9

Морковь

22,1

14,8

29,4

25,0

22,6

22,2

28,8

28,9

22,7

22,7

Рассчитаем цепные индексы, проверим правильность расчетов индексов, используя их взаимосвязь, рассчитаем сводные индексы цен и физических объемов с постоянными и переменными весами, сделаем выводы об изменении исследуемых показателей.

Индивидуальные цепные индексы рассчитываются по формулам:

и т.д.

Для проверки правильности расчета найдем индивидуальные базисные индексы цены:

Приведем пример расчета по одному из этих показателей, остальные приведем в таблице:

Февраль

Март

Апрель

Май

Проверка

Индексы цепные

Картофель

0,9975

0,9134

1,0136

0,8583

0,7926

Капуста

1,6698

0,8192

1,4

0,6749

1,2925

Лук репчатый

1,6424

0,8165

1,1161

0,6593

0,9868

Свёкла

1,2625

0,8218

1,5301

0,7008

1,1125

Морковь

1,6892

0,888

1,3018

0,7855

1,5338

Индексы базисные

Картофель

0,9975

0,9111

0,9235

0,7926

Капуста

1,6698

1,3679

1,9151

1,2925

Лук репчатый

1,6424

1,3411

1,4967

0,9868

Свёкла

1,2625

1,0375

1,5875

1,1125

Морковь

1,6892

1,5

1,9527

1,5338

Проверка основана на связи индексов: произведение цепных индексов дает базисный индекс последнего периода.

Рассчитаем сводные индексы цен и физического объема.

Общие цепные индексы цены:

и т.д.

Общие базисные индексы цены:

и т.д.

Общие цепные индексы физического объема:

и т.д.

Общие базисные индексы физического объема:

Рассчитаем по одному из индексов, а остальные приведем в таблице:

Картофель

Капуста

Лук репчатый

Свёкла

Морковь

сумма

10 867,6

626,58

4101,92

358,55

735

16 689,65

10 894,5

375,24

2497,54

284

435,12

14 486,4

9081,09

420,5

2340,9

227,42

501,72

12 571,63

9967,05

307,4

1745,56

219,2

334,48

12 573,69

9327,56

822,15

2956,08

462,28

832,32

14 400,39

10 100,7

429,3

1975,08

291,2

426,24

13 222,52

9202,86

587,25

2648,7

302,12

639,36

13 380,29

12 141,9

3177,88

9053,96

2398,4

4437,04

31 209,18

9942,44

513,3

2866,88

276,74

565

14 164,36

7639,8

479,5

1364,84

226,95

515,29

10 226,38

8901,2

710,5

2070,16

323,85

656,03

12 661,74

9639

371

1383,16

204

335,96

11 933,12

февраль

март

апрель

май

Индексы цены цепные

1,152 091

0,887 554

1,76 239

0,80 766

Индексы цены базисные

1,152 091

0,999 836

1,89 081

0,856 975

Индексы физического объема цепные

0,464 171

0,867 965

1,51 602

0,902 485

Индексы физического объема базисные

0,464 171

0,402 884

0,423 674

0,382 359

Анализируя индивидуальные цепные индексы можно сделать следующие выводы. Цена на картофель в феврале уменьшилась на 0,25% по сравнению с ценами в январе. А цены на капусту, лук, свёклу, морковь растут на 68,98%, 64,24%, 26,25% и 68,92% соответственно. В марте цены, по сравнению с февральскими ценами, на данную продукцию уменьшились, в апреле снова поднялись в сравнении с мартом, а в мае снова упали.

Анализируя базисные индексы цен, можно сказать, что на картофель цена имеет тенденцию к снижению по сравнению с ценами января. На остальную сельскохозяйственную продукцию — к увеличению.

Общие цепные индексы цены показывают изменение стоимости товаров в данном месяце по сравнению с ценами предыдущего месяца и объемом продаж данного месяца. В феврале, например, стоимость товаров увеличилась на 15,21%, в марте уменьшилась на 11,24%, в апреле увеличилась на 7,62%, в мае снова снизилась на 11,23%.

Общие базисные индексы цены показывают изменение стоимости товаров в данном месяце по сравнению с ценами января и объемом продаж в данном месяце. Так, в феврале и апреле данный индекс увеличился на 15,21% и 8,92% соответственно, в марте и мае уменьшился на 0,02% и 14,3% соответственно.

Общие цепные индексы физического объема показывают изменение товарооборота в данном месяце и цены января по сравнению с ценами января и объемам продаж в предыдущем месяце. По данной таблице видно, что в феврале, марте и мае этот индекс уменьшился на 53,58%, 13,2% и 9,75% соответственно. А в апреле — увеличился на 5,16%.

Общие базисные индексы физического объема показывают изменение товарооборота в данном месяце и цены января по сравнению с ценами и объемом продаж в январе. Данный показатель на протяжении всех исследуемых месяцев уменьшаются на 53,58% в феврале, на 40,2% в марте, на 57,63% в апреле и 61,76% в мае.

Список использованной литературы

1. Методические указания по выполнению курсовой работы по дисциплине «Статистика» — Глазов, 2006. — 32 с.

2. www. gks. ru

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой