Здесь можно найти образцы любых учебных материалов, т.е. получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ и рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


курсовая работа Статистические ряды распределения в изучении структуры рынка

Информация:

Тип работы: курсовая работа. Добавлен: 28.04.2012. Сдан: 2011. Страниц: 19. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
ВСЕРОССИЙСКИЙ ЗАОЧНЫЙ ФИНАНСОВО-
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ 
 
 
 

Кафедра статистики 
 
 
 
 
 
 

КУРСОВАЯ  РАБОТА
по дисциплине «Статистика»
 на  тему
«Статистические ряды распределения в изучении структуры рынка»
Вариант №5 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Исполнитель:
Специальность:
Группа:
N зачетной  книжки:
Преподаватель:  
 
 
 
 
 
 

Калуга 2009 г.
Содержание 

Введение…………………………………………………………………………...3
1. Статистические ряды распределения в изучении структуры рынка………..5
   1.1 Виды рядов распределения………………………………………………..5
   1.2 Статистические показатели, характеризующие ряды распределения….8
   1.3 Графическое изображение рядов  распределения………………………14
2. Расчетная  часть………………………………………………………………..18
3. Аналитическая  часть………………………………………………………….32
Заключение……………………………………………………………………….39
Список  используемой литературы……………………………………………...41
Приложения……………………………………………………………………...43 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

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

2) Виды  рядов распределения;
3) Статистические  показатели, характеризующие ряды  распределения;
4) Графическое  изображение рядов распределения.
 
           Расчетная часть курсовой работы  включает решение задачи по теме из варианта расчетного задания: выборочное обследование торговых предприятий района.

     Аналитическая часть работы включает в себя расчет средних величин, моды и медианы  на основе данных, представленных в таблице «Объем промышленного производства по отраслям за 2004 год», отображающей распределение производства по отраслям. В качестве источника статистических данных использован сайт www.gsk.ru
     При работе с табличными данными использовался  персональный компьютер конфигурации: процессор Intel Pentium Seleron 848 МГц, 128 Mб ОЗУ, система Microsoft Windows XP Professional версия 2000, табличный процессор Excel пакета Microsoft Office 2003.
     При написании курсовой работе были использованы учебник базового курса, дополнительная литература, а также Интернет-ресурсы. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

1. Статистические ряды распределения в изучении структуры рынка 

     Статистический  ряд распределения – это упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по определенному варьирующему признаку. Ряды распределения оформляют в виде статистической таблицы. 

1.1 Виды рядов распределения
     В зависимости от признака, по которому образуется ряд распределения, различают  атрибутивные и вариационные ряды распределения.
     Атрибутивныеэто ряды распределения, построенные по качественному признаку. Элементами являются значения атрибутивного признака и число случаев, относящихся к каждому значению. Такие ряды характеризуют совокупность по изучаемому признаку.
      Пример  атрибутивного ряда распределения приведен 
в таблице 1.1

      Таблица  1.1
      Распределение студентов группы 84
Пол Число студентов, чел Удельный вес  в общей численности студентов. %

Женский

25 83,3
Мужской 5 16,7
Итого: 30 100
 
      Элементами  данного ряда распределения являются значения атрибутивного признака «Пол» («женский» - «мужской») и численность каждой группы в абсолютном (человек) и относительном (%) выражении.  

      Вариационныеэто ряды, построенные по количественному признаку. Элементами являются варианты и частоты:
      - варианты – это числовые значения количественного признака в вариационном ряду распределения. Они могут быть положительными и отрицательными, абсолютными и относительными. Так, при группировке предприятий по результатам хозяйственной деятельности варианты положительные – это прибыль, а отрицательные числа – это убыток.
      - частоты это численности отдельных вариантов или каждой группы вариационного ряда, т.е. это числа, показывающие, как часто встречаются те или иные варианты в ряду распределения. Сумма всех частот называется объемом совокупности и определяется числом элементов всей совокупности.
      - частости –  это частоты, выраженные в виде относительных величин (долях единиц или процентах). Сумма частостей равна единице или 100%. Замена частот частостями позволяет сопоставлять вариационные ряды с разным числом наблюдений.
      Вариационные  ряды в зависимости от характера  вариации подразделяются на дискретные и интервальные.
      Дискретный вариационный ряд распределения – это ряд, в котором группы составлены по признаку, изменяющемуся дискретно и принимающему только целые значения.
      Пример  дискретного вариационного ряда распределения приведен в таблице  1.2
Таблица  1.2

Распределение студентов по экзаменационному баллу

Экзаменационный балл Число студентов, чел. Удельный вес студентов, в % к итогу
1 2 3
5 16 32
4 23 46
3 7 14
2 4 8
Итого: 50 100
 
      В гр. 1 таблицы 2 представлены варианты дискретного  вариационного ряда. В гр. 2 – частоты, а в гр. 3 – частости. В случае непрерывной вариации величина признака у единиц совокупности может принимать в определенным пределах любые значения. Отличающиеся друг от друга на сколь угодно малую величину.
      Интервальный вариационный ряд распределения – это ряд, в котором группировочный признак, составляющий основание группировки, может принимать в определенном интервале любые значения, в том числе и дробные.
      Интервальный  ряд распределения целесообразно  строить прежде всего при непрерывной  вариации признака, а также если дискретная вариация проявляется в  широких пределах, т.е. число вариантов дискретного признака достаточно велико.
      Правила и принципы построения интервальных рядов распределения аналогичны правилам и принципам построения статистических группировок. В случае, если интервальный вариационный ряд  распределения построен с равными  интервалами, частоты позволяют судить о степени заполнения интервала единицами совокупности. При построении неравных интервалов нельзя получить информацию о степени заполнения каждого интервала. С целью проведения сравнительного анализа заполненности интервалов определяется показатель, характеризующий плотность распределения. Это отношение числа единиц совокупности к ширине интервала.
      Пример  интервального вариационного рада распределения приведен в таблице  1.3.
 

Таблица  1.3
Распределение строительных фирм региона по среднесписочной численности работающих
Численность работающих, чел. Число строительных фирм Удельный вес, в % к  итогу
100 –  200 12 15,00
200 –  300 18 22,50
300 –  400 25 31,25
400 –  500 14 17,50
500 –  600 11 13,75
Итого: 80 100,00
 
      Представленный ряд распределения является интервальным, в основании образования групп которого лежит непрерывный признак.
1.2 Статистические показатели, характеризующие  ряды распределения.
      В процессе анализа статистических данных, представленных рядами распределения, кроме знания о характере распределения могут вычисляться различные статистические показатели, которые в обобщенном виде отражают особенности распределения изучаемых признаков.
      Эти показатели могут быть разделены  на:
1.   характеристики центра распределения (средняя, мода, медиана)
2. характеристики  степени вариации (вариационный  размах, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратическое  отклонение, коэффициент вариации)
Средняя величина
      Средняя величина – обобщающий показатель, который дает количественную характеристику признака в статистической совокупности в условиях конкретного места и времени. Средние величины исчисляются в 2-х формах: простой и взвешенной. Наибольшее распространение получила средняя степенная.
                               
,   1                                                      (1)

         где - средняя величина; 
      X - меняющаяся  величина  признака варианты; 
      n - число признаков или вариант;

       m - показатель степени средней.
     В  зависимости от  величины  показателя степени средней она принимает следующие виды: 
а) Средняя  арифметическая невзвешенная, где m = 1. Она  имеет вид: 
                                                      2                                                 (2)

     Например:
     Прибыль на одну акцию пяти фирм за отчетный период составили:
10, 7, 11, 12, 8 рублей. Средняя прибыль пяти фирм  на одну выпущенную акцию равна: 
 
 б) Средняя арифметическая  взвешенная. Она имеет вид: 
 
                                                      , 3                                                (3) 
 
где  f - частоты или веса

      Например:
Таблица 1.4
    № п/п Размер вклада, руб Число вкладчиков
    1 400 15
    2 500 11
    3 600 10
    4 800 7
    5 1000 5
      Итого 48
 
      Средний размер вклада равен:  

        руб.
     Мода
     Мода  – это значение признака чаще всего  встречающегося в совокупности.
     В дискретном ряду распределения мода равна значению признака напротив которого стоит самая большая частота.
     Например:
     Таблица 1.5
    Кол-во детей Число семей
    0 10
    1 800
    2 300
    3 100
    4 5
    1515
 
     
     В интервальном ряду мода определяется по следующей формуле:
                           
4                                      (4)

где - нижняя граница модального интервала;
       - величина модального интервала (разница между верхней и нижней границей);
       - частота модального интервала;
       - частота интервала перед модальным;
        - частота интервала после модального.
      Например: 

Таблица 1.6
      Стоимость основных фондов, млн. руб Число предприятий
      до 100 22
      100-120 28
      120-140 30
      140-160 35
      160-180 36
      свыше 180 20
 
                млн. руб
Медиана
     Медиана – это значение признака, делящее  ряд пополам.
     В дискретном ряду распределения медиана равняется значению признака, напротив которого сумма накопленных частот равна или больше полсуммы накопленных частот.
     Например:
     Таблица 1.7
    Количество  детей Число семей
    0 10 10
    1 800 810
    2 300 1110
    3 100 1210
    4 5 1215
    1215     _
 
      =1215
     1/2 =667,5
     
     В интервальном ряду медиана определяется по формуле:
                                   
, 5                                               (5)

     где - нижняя граница медианного интервала;
            - величина медианного интервала;
            - сумма накопленных частот;
            - сумма накопленных частот до медианного интервала;
             - частота медианного интервала.
    Например:
    Таблица 1.8
    Основные  фонды Число предприятий
    до 100 22 22
    100-120 28 50
    120-140 30 80
    140-160 35 115
    160-180 36  
    свыше 180 20  
    171  
      
      =171
     1/2 =85,5
       млн. руб
     Вариация
     Вариация  – это изменчивость значения признака у отдельных единиц совокупности. Существует несколько видов показателей вариации:
    размах вариации, устанавливающий предельное значение колебаний признака 6                                                                             (6)
     2. среднее линейное отклонение 
                                        - невзвешенное 7,                                       (7)

 
                                              
- взвешенное 8,                                         (8) 
        где  варианты;
                -  средняя величина; 
                n -  число признаков;

                f - частоты. 
 
     3.  Дисперсия - показатель вариации, выражающий  средний квадрат отклонений вариант от средних величин в зависимости от образующего вариационного фактора.
                                       - невзвешенная9,                                      (9) 

                                      -взвешенная10                                         (10)
4. Среднее  квадратическое отклонение является  показателем надежности средней:  чем меньше среднее квадратическое  отклонение, тем лучше средняя  арифметическая отражает собой  всю статистическую совокупность.
                                 - невзвешенное11,                                     (11)                               
                                      - взвешенное12                                          (12) 

5. Показатель  вариации – отражает тенденцию  развития явления
                                                     13                                                                    (13) 
Например:
Таблица 1.9
Средний доход
(тыс.руб.)
Число работающих людей 
Середина интервала

2-4 20 3 60 56 156,8
4-6 30 5 150 24 19,2
6-8 40 7 280 48 57,6
св. 8-10 10 9 90 32 102,4
100 - 580 160 336
 
R=10-2=8 тыс.руб.
 тыс.руб.

 тыс.руб.


Вывод: совокупность однородна и средняя  величина типична для этой совокупности. 
 
 

 
1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13 – Симчера В.М. Практикум по  статистике.1999 г.
 
      Графическое изображение рядов  распределения.
      Наглядно  ряды распределения можно представить при помощи их
графического  изображения. Графическое изображение  позволяет осуществить контроль достоверности статистических показателей, так как, представленные на графике, они более ярко показывают имеющиеся  неточности, связанные либо с наличием ошибок наблюдения, либо с сущностью изучаемого явления. С помощью графического изображения возможны изучение закономерностей развития явления, установление  существующих взаимосвязей. Наиболее часто для этой цели используют полигон и гистограмму.
      Полигон используется при изображении дискретных вариационных рядов. Для его построения в прямоугольной системе координат по оси абсцисс в одинаковом масштабе откладываются ранжированные значения варьирующего признака, а по оси ординат наносится шкала для выражения величины частот. Полученные на пересечении абсцисс и ординат точки соединяются прямыми линиями, в результате чего получают ломаную линию, называемую полигоном частот. Иногда для замыкания полигона предлагается крайние точки (слева и справа на ломаной линии) соединить с точками на оси абсцисс, в результате чего получается многоугольник.
     Гистограмма применяется для изображения интервального вариационного ряда. При построении гистограммы на оси абсцисс откладываются величины интервалов, а частоты изображаются прямоугольниками, построенным на соответствующих интервалах. Высота столбиков должна быть пропорциональна частотам. В результате мы получим график, на котором ряд распределения изображен в виде смежных друг с другом столбиков. Гистограмма может быть преобразована в полигон распределения, если середины верхних сторон прямоугольников соединить прямыми. При построении гистограммы распределения вариационного ряда с неравными интервалами по оси ординат наносят не частоты, а плотность распределения признака в соответствующих интервалах. Это необходимо сделать для устранения влияния величины интервала на распределение интервала и получения возможности сравнивать частоты.
      Для графического изображения вариационных рядов может использоваться кумулятивная кривая. При помощи кумуляты (кривой сумм) изображается ряд накопленных частот. Накопленные частоты определяются путем последовательного суммирования частот по группам. Накопленные частоты показывают, сколько единиц совокупности имеют значения признака не больше, чем рассматриваемое значение.
     При построении кумуляты интервального  вариационного ряда по оси абсцисс откладываются варианты ряда, а по оси ординат накопленные частоты, которые наносят на поле графика в виде перпендикуляров к оси абсцисс в верхних границах интервалов. Затем эти перпендикуляры соединяют и получают ломаную линию, то есть кумуляту.
     Например:
     Таблица 1.10
 
    № группы Заработная  плата, руб Число работников, чел.
    1 500-600 10
    2 600-700 30
    3 700-800 70
    4 800-900 60
    5 900-1000 25
    6 свыше 1000 5
 

                Рис.1. Гистограмма распределения заработной платы
 

Рис.2 Кумулята распределения заработной платы
 
 
 
 
 
 
 
 
 
2. Расчетная часть
Задание 1.
По исходным данным:
    Постройте статистический ряд распределения организаций (предприятий) по признаку товарооборот, образовав пять групп с равными интервалами.
    Рассчитайте характеристики интервального ряда распределения: среднюю арифметическую, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации, моду и медиану.
    Сделайте вывод  по результатам выполнения задания.
 
    Таблица 2.1
      № п/п Товарооборот Средние товарные запасы
      1 614 256
      2 396 168
      3 681 252
      4 543 221
      5 540 210
      6 706 278
      7 576 214
      8 537 169
      9 744 288
      10 523 213
      11 375 150
      12 429 208
      13 552 218
      14 642 227
      15 618 238
      16 653 254
      17 704 251
      18 759 293
      19 384 158
      20 492 188
      21 610 237
      22 591 239
      23 550 191
      24 603 236
      25 528 215
      26 795 301
      27 611 228
      28 589 230
      29 627 263
      30 698 246
 
    Решение:
    Построим интервальный вариационный ряд с 5 равными интервалами, для этого построим ранжированный ряд предприятий по размеру товарооборота в порядке возрастания. Результаты представлены в табл. 2.2.
    Таблица 2.2
        № п/п Товарооборот Средние товарные запасы
        11 375 150
        19 384 158
        2 396 168
        12 429 208
        20 492 188
        10 523 213
        25 528 215
        8 537 169
        5 540 210
        4 543 221
        23 550 191
        13 552 218
        7 576 214
        28 589 230
        22 591 239
        24 603 236
        21 610 237
        27 611 228
        1 614 256
        15 618 238
        29 627 263
        14 642 227
        16 653 254
        3 681 252
        30 698 246
        17 704 251
        6 706 278
        9 744 288
        18 759 293
        26 795 301
 
      В случае если интервалы равные, то их величина определяется по формуле (1):
        тыс.руб        (1)
      Xmax и Х min - соответственно максимальная и минимальная величина товарооборота.
Получаем  следующие интервалы товарооборота, тыс. руб.:
Нижняя  граница Верхняя граница
375 459
459 543
543 627
627 711
711 795
 
 
 
 
 
    На основе полученных данных составим ряд распределения  табл. 2.3
    Таблица 2.3
    Распределение предприятий по размеру товарооборота
№ группы Группы предприятий  по размеру товарооборота Число предприятий
1 375-459 4
2 459-543 5
3 543-627 11
4 627-711 7
5 711-795 3
  Итого 30
 
   Вывод: Ряд распределения показывает, что  наибольшее количество
предприятий имеет товарооборот от 543 до 627 тыс. руб.
    Рассчитаем основные характеристики ряда распределения:
      Для расчёта основных характеристик  построим рабочую таблицу 2.4. Перейдём от интервального ряда к дискретному, заменив интервальные значения их средними значениями (простая средняя между нижней и верхней границами интервала).
 
 
 
 
 
 
Таблица 2.4
№ группы Группы предприятий  по размеру товарооборота Число предприятий Середина интервала Накопленные частоты
1 375-459 4 417 4
2 459-543 5 501 9
3 543-627 11 585 20
4 627-711 7 669 27
5 711-795 3 753 30
  Итого 30    
 
      а) Найдём среднюю арифметическую:
       (тыс. руб.) – размер товарооборота на каждом предприятии за отчётный год составил в среднем 585 тыс. руб.
      б) Среднее квадратическое отклонение  показывает на сколько в среднем отклоняются конкретные варианты от их среднего значения: (тыс. руб./чел.)
      в) Коэффициент вариации:
      
      Значение  коэффициента меньше 40%, следовательно, вариация
производительности  в данной совокупности незначительна, а совокупность однородна.
 
      г) Построим гистограмму ряда распределения, для этого в прямоугольной системе координат по оси абсцисс будем откладывать интервалы товарооборота, а по оси ординат – число предприятий, принадлежащих к той или иной группе:
      
Рис. 4. Гистограмма распределения предприятий по уровню товарооборота
 
      Мода  – это наиболее часто встречающееся  значение признака в совокупности (в  данном случае – наиболее часто  встречающийся размер уровень производительности труда). Значение моды в ряду распределения  определяется как значение признака, имеющего наибольшую частоту.
      
      Мода, равная 593,4 тыс. руб. показывает, что  наиболее часто в выборочной совокупности предприятий товарооборот будет  составлять 593,4
      Медиана – значение признака, которое делит  совокупность на 2 равные части, это значение, стоящее в середине ранжированного ряда. Графически медиана определяется по кумуляте. Из точки на оси ординат, которая соответствует половине накопленной частоты восстанавливается перпендикуляр до пересечения с кумулятой. Из точки пересечения восстанавливаем перпендикуляр на ось абсцисс – данная точка и будет являться медианой. Кумулята – кривая сумм накопленных частой, нижней границе первого интервала, которой соответствует ноль, а верхней границе последнего интервала – вся накопленная частота, которая равна численности совокупности.
 

 
     Построим  кумуляту по следующим данным:
     Таблица 2.5
 
Группы  предприятий 
по товарообороту, тыс. руб.
Накопленная частота
375 459 4
459 543 5
543 627 11
627 711 7
711 795 3
 
 
 
 
      
      Рис. 5.  Кумулята
     Медиана показывает, что половина выборочной совокупности предприятий товарооборот составляет менее 619,44 тыс. руб., а другая более 619,44 тыс. руб.
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.