На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, 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 Расчет основных статистических показателей

Информация:

Тип работы: курсовая работа. Добавлен: 03.05.2012. Сдан: 2011. Страниц: 10. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


     Федеральное агентство  по образованию
     Государственное образовательное учреждение
     Высшего профессионального образования.
     Псковский государственный политехнический  институт 

     Факультет управления и экономики 

     Кафедра государственного и муниципального управления 

     Курсовая  работа 

     Дисциплина: Статистика
     Тема: «Расчет основных статистических показателей». 

     Вариант 17 
 
 

     Выполнил:                                                                                 Синицын Н.
     Группа:                                                                                           611-1304У
     Проверила:                                                                             Гальдикас Л.Н. 
 
 
 
 
 

     Псков
     2010 
Задание №1. Группировка статистических данных.

     Таблица 1.1
     Социально экономические показатели по регионам России, 2002 год
регионы Численность постоянного  населения на конец года, тыс. чел. Объем промышленной продукции, млн.руб.
    Брянская обл.
1410,3 18660
    Владимирская обл.
1573,9 46182
    Воронежская обл.
2414,7 41624
    Ивановская обл.
1191,2 18727
    Калужская обл.
1058,9 29955
    Костромская обл.
766,4 16618
    Курская обл.
1248,5 30779
    Липецкая обл.
1228,9 67501
    Московская обл.
6409,7 174798
    Орловская обл.
883,5 16327
    Рязанская обл.
1255,0 30406
    Смоленская обл.
1098,3 32629
    Тамбовская обл.
1240,7 15127
    Тверская обл.
1552,3 38147
    Тульская обл.
1690,0 59320
    Ярославская обл.
1386,3 60425
    Республика Карелия
756,4 29994
    Республика Коми
1117,2 68499
    Архангельская обл.
1428,9 43512
    Вологодская обл.
1301,1 88196
    Калининградская обл.
943,2 18199
    Ленинградская обл.
1649,6 74326
    Мурманская обл.
977,6 51639
    Новгородская обл.
710,9 23959
    Псковская обл.
778,0 11916
    Нижегородская обл.
3598,3 125957
    Краснодарский край
4987,6 71134
    Ставропольский край
2642,6 37634
    Оренбургская обл.
2199,4 66707
    Пензенская обл.
1504,1 22226
    Пермская обл.
2923,7 143321
 
     Основные  формулы:
     Структурная группировка:
     Ширина  интервала   , где
     n – количество групп,
     Х – значение признака.
         а) по численности постоянного  населения на конец  года.
     Ширина  интервала:
     Таблица 1.2
     Структурная группировка численности постоянного  населения на конец года.
Группы  регионов Количество  регионов в группе Удельный вес  регионов в группе, %
710,9-1850,7 24 77,4
1850,7-2990,5 4 13
2990,5-4130,3 1 3,2
4130,3-5270,0 1 3,2
5270,0-6409,8 1 3,2
Всего: 31 100
 
     Вывод: предложенная группировка регионов показала, что в отношении численности постоянного населения, наибольший удельный вес составляет группа регионов с численностью 710,9-1850,7 тыс. чел. на конец года, что составляет примерно 77%.  13% от общего числа регионов составляют регионы с численностью 1850,7-2990,5 тыс. чел. Наименьший удельный вес имеют группы регионов с численностью населения свыше 2990,5 тыс. чел. Регионы, входящие в эти 3 группы составляют приблизительно 10% от общего рассматриваемого числа регионов.
     б) по объему промышленной продукции, млн.руб.
     Ширина  интервала:
     Таблица 1.3
     Структурная группировка объемов промышленной продукции, млн.руб.
Группы  регионов Количество регионов в группе Удельный вес  регионов в группе, %
11916 – 39063 16 51,7
39063 – 66210 6 19,3
66210 – 93357 6 19,3
93357 – 120504 0 0
120504 – 147651 2 6,5
147651 – 174798 1 3,2
Всего: 31 100
 
     Вывод: В отношении объема промышленной продукции регионы группировались следующим образом: наибольший объем промышленной продукции (147651 – 174798) у 3,2% регионов, что составляет наименьшую долю от общего числа рассматриваемых регионов. В данную группу входит всего один – столичный – регион, чем и обуславливается высокий уровень показателя величины объема промышленной продукции. Наибольший удельный вес (51,7%) составляют регионы с производством промышленной продукции от 11916 млн.руб. до 39063 млн.руб.
       Аналитическая группировка  регионов по выявлению  взаимозависимости между численностью населения и объему промышленной продукции.
     Для данной группировки необходимо выяснить, какой из признаков является факторным, а какой – результативным.
     В рассматриваемом случае факторным  признаком является показатель численности постоянного населения, а объемы промышленной продукции – результативный признак, так как по мере изменения численности населения, будет изменяться величина объемов промышленной продукции.
     Таблица 1.4
     Аналитическая группировка регионов по выявлению взаимозависимости между численностью населения и объемами промышленной продукции
  Признак - результат
Группы  регионов  по 
факторному 
признаку
Количество  регионов 
в группе
Сумма значений по группе
В среднем на единицу
710,9-1850,7 24 913306 38054,4
1850,7-2990,5 4 289286 72321,5
2990,5-4130,3 1 125957 125957
4130,3-5270,0 1 71134 71134
5270,0-6409,8 1 174789 174789
Всего: 31    
     Вывод: аналитическая группировка регионов по выявлению взаимозависимости между численностью населения и объемами промышленной продукции, помогла выявить прямую зависимость между этими признаками. Дело в том, что наблюдается постепенный рост объемов промышленной продукции по мере роста численности постоянного населения. Исключение составляет лишь 4 группа регионов (в ее состав входит всего один Краснодарский край). Здесь наблюдается снижение общей выявленной тенденции, и связано это наверняка с тем, что данный регион в основном сельскохозяйственного назначения, от этого и наблюдается искажение в рассматриваемых данных. 
 

       Комбинационная группировка регионов по выявлению степени взаимосвязи и взаимозависимости между численностью населения  и объемами промышленной продукции.
     Таблица 1.5
     Комбинационная  группировка регионов по выявлению  степени взаимосвязи и взаимозависимости между численностью населения  и объемами производства промышленной продукции.
Численность населения Объем промышленной продукции всего
11916 –  39063 39063 – 66210 66210 – 93357 93357  – 120504 120504 – 147651 147651 – 174798  
710,9-1850,7 15 5 4       24
1850,7-2990,5 1 1 1   1   4
2990,5-4130,3         1   1
4130,3-5270,0     1       1
5270,0-6409,8           1 1
Итого: 16 6 6 0 2 1 31
     Вывод: Комбинационная группировка данных по регионам позволила выявить прямую  зависимость между численностью населения и объемами промышленной продукции.
 

Задание №2. Обобщающие характеристики совокупностей.
     Основные  формулы:
     Хср=?(xi*fi)/ ?f, где
     Хср – среднее значение
     Xi – середина интервала
      ; где
     ? – среднее квадратичное отклонение;
     VB = ; где
     VB – коэффициент вариации.
      ; где
     Mo – мода,
     XMo – начало модального интервала,
     iMo – ширина модального интервала,
     fMo – частота модального интервала,
       fMo-1 – частота интервала, предшествующего модальному,
     fMo+1 – частота интервала, следующего за модальным.
      ; где
     Me – медиана,
     xMe – начало медианного интервала,
     iMe – ширина медианного интервала,
     SMe-1 –накопленная частота медианного интервала,
     fMe – частота медианного интервала. 

     а) по численности населения. 
 
 

     Таблица 2.1
     Обобщающие  характеристики совокупности регионов отношении численности населения.
Группы  регионов Количество  регионов в группе xi xi * fi Sнакопл xi – xср (xi–xср)2 (xi–xср)2*f
710,9-1850,7 24 1280,8 30739,2 24 -477,8 228292,8 5479027,2
1850,7-2990,5 4 2420,4 9681,6 28 661,7 437846,9 1571387,6
2990,5-4130,3 1 3560,2 3560,2 29 1801,5 3245402,3 3245402,3
4130,3-5270,0 1 4699,5 4699,5 30 2940,8 8648304,6 8648304,6
5270,0-6409,8 1 5838,8 5838,8 31 4080,1 16647216 16647216
Итого 31 17799,7 54519,3 142 9006,3 29207062,6 35771337,7
 
     Хср= 54519,3/31=1758,7
     
     Вывод: наиболее часто встречающаяся величина численности населения среди предложенных регионов равна тыс. чел.
     
     Вывод: медиана показывает, что если разделить регионы на 2 равные части в отношении численности населения, то половина регионов будет иметь численность больше 1447,02 тыс. чел., а половина имеет численность менее 1447,02 тыс. чел.
      17,04
     Вывод: среднее значение численности населения составляет 1758,7±17,04 тыс. чел.
     VB = ±17,04/1758,7* 100%=1%
     Вывод: вычисление коэффициента вариации позволило выявить однородность распределения предложенных  регионов в отношении численности населения, т. к. коэффициент вариации равняется 1%
     
     Рис.1. Графическое изображение кумулятивного ряда.
     
     Рис. 2. Графическое изображение вариационного ряда
     б) по объемам промышленной продукции
     Таблица 2.2
     Обобщающие  характеристики совокупности регионов отношении объемов промышленной продукции.
Группы  регионов Количество регионов в группе xi xi * fi Sнакопл xi – xср (xi–xср)2 (xi–xср)2*f
11916 – 39063 16 25490 407832 16 -27147 736959609 11791353744
39063 – 66210 6 52637 315819 22 0,5 0,25 1,5
66210 – 93357 6 79784 478701 28 27147 736959609 4421757654
93357  – 120504 0 106931 0 28 54294 2947838436 0
120504 – 147651 2 134078 268155 30 81441 6632636481 13265272962
147651 – 174798 1 161225 161224,5 31 108588 11791353744 11791353744
Всего: 31 560142 1631731,5 155 244324 22845747879 41269738106
     Хср= 1631731,5/31=  52636,5
     
     Вывод: наиболее часто встречающаяся величина объема промышленной продукции среди предложенных регионов равна 28621,85 млн. руб.
     
     Вывод: медиана показывает, что если разделить регионы на 2 равные части в отношении объемов промышленной продукции, то половина регионов будет показывать объемы выше 38214,6 млн.руб., а половина показывает объемы производства промышленной продукции свыше этого уровня.
     
     Вывод: среднее значение объемов промышленной продукции по предложенным регионам  составляет  52636,5±88,7 млн.руб.
     VB = ±88,7/52636,5* 100%=0,16%
     Вывод: вычисление коэффициента вариации позволило выявить степень однородности распределения регионов в отношении объемов промышленной продукции, т. к. коэффициент вариации менее 1% то из этого следует, что данное распределение однородно.
     
     Рис.3 Графическое изображение  кумулятивного  ряда.
     
     Рис. 4 Графическое изображение  вариационного  ряда.
 


     Задание  3. Выборочное наблюдение.

     Основные  формулы:
     а) то есть - границы доверительного интервала для средней величины; где
      средняя величина;
    - среднее значение переменной  в выборке (выборочное среднее);
     D — предельная ошибка выборки.
б) то есть . - границы доверительного интервала для доли (частости); где
      средняя величина;
       - доля альтернативного признака  в выборочной совокупности.
     D — предельная ошибка выборки.
      ,где
      D — предельная ошибка выборки:
      m — средняя ошибка выборки;
      t — коэффициент доверия = 2.
а) для  средней величины при бесповторном отборе:
      ; где
        — дисперсия генеральной  совокупности
      N — объем генеральной совокупности;
      n – число единиц в выборке.
б) для  доли (частости) при повторном отборе:
; где
        — дисперсия доли альтернативного  признака.
а) ; где
     — среднее значение переменной в выборке (выборочное среднее);

     б) ; где
     — доля альтернативного признака в выборочной совокупности;
     — число элементов совокупности, индивидуальные значения которых обладают свойством "а".
а) - численность выборки при бесповторном отборе.
б) - необходимая численность выборки при повторном отборе.
1.       а) 
      = = 574,2
      = 1,59
     ? = 2*1,59=3,18
     Ответ: 571,02 ? ? 577,38
      Вывод: Среднее значение численности населения с доверительной вероятностью 0,954 попадет в интервал от 571,02 до 577,38 тыс. чел.
     б)
     Вывод: чтобы снизить предельную ошибку средней величины на 50 % нужно изменить объем выборки до 30 единиц.
2.       а)
= 22/31=0,71
     
     ? = 0,133.
     Ответ:   0,57 ? ? 0,84
     Вывод:  значение доли регионов, у которых индивидуальные значения объемов промышленной продукции превышают моду, не выйдет за пределы от 0,57 до 0,84.
     б)
      Вывод: для того, чтобы снизить предельную ошибку доли на 20%, необходимо увеличить объем выборки до 75 единиц. 

 

      Задание № 4. Динамические ряды.
    Расчет среднегодового уровня ряда динамики, среднего абсолютного прироста, средних темпов и коэффициентов роста и прироста.
     Основные  формулы:
     Среднегодовой уровень ряда динамики:
      ; где
     y1,2…n -  значение признака.
     ?Aб =yn – yб, где
     ?Aб – абсолютное изменение (базисным способом)
     yn – значение признака в выбранном году;
     yб – значение признака в году, выбранном за базисный.
     ?Aц =yn – yn-1, где
     ?Aц – абсолютное изменение (цепным способом)
     yn – значение признака в выбранном году;
     yn-1 – значение признака в предыдущем году.
     Kрб= ; где
     Kрб – коэффициент роста (базисным способом);
     yn – значение признака в выбранном году;
     yб – значение признака в году, выбранном за базисный.
     Kрц= ; где
     Kрц – коэффициент роста (цепным способом);
     yn – значение признака в выбранном году;
     yn-1 – значение признака в предыдущем году.
     Kпр = Kр-1; где
     Kпр – коэффициент прироста.
     Тр = Kр*100%; где
     Тр – темп роста.
     Тпрр-100; где
     Тпр – темп прироста.
      ; где
      - средний коэффициент роста;
      - коэффициент роста в 1995 –  2008 годах.
      ; где
      - среднее абсолютное изменение;
       – абсолютное изменение  признака.
     Таблица 4.1
     Среднегодовой уровень ряда динамики, среднего абсолютного  прироста, средних темпов и коэффициентов роста и прироста (Псковский район)
     
года Ввод  в действие жилых домов, м2 ?абс Кр Тр Кпр Тпр
ц б ц б ц б ц б ц б
2000 7000 - - - - - - - - - -
2002 7400 -7000 400 1,06 1,06 105,71 105,71 0,06 0,06 5,71 5,71
2003 8400 1000 1400 1,14 1,20 113,51 120,00 0,14 0,20 13,51 20,00
2004 8600 200 1600 1,02 1,23 102,38 122,86 0,02 0,23 2,38 22,86
2005 7802 -798 802 0,91 1,11 90,72 111,46 -0,09 0,11 -9,28 11,46
2006 7924 122 924 1,02 1,13 101,56 113,20 0,02 0,13 1,56 13,20
2007 12933 5009 5933 1,63 1,85 163,21 184,76 0,63 0,85 63,21 84,76
2008 33637 20704 26637 2,60 4,81 260,09 480,53 1,60 3,81 160,09 380,53
      
      10482,50 м 2
      = 2748,143 м 2
      = 1,25
      = 0,25
      = 125%
      = 25%
     Вывод: согласно приведенным расчетам:
    среднегодовой уровень ввода в действие жилых домов в рассматриваемом периоде равняется 10482м2, что примерно соответствует уровню 2007 года. На протяжении всего периода исследования наблюдается постоянное повышение данного показателя, причем возрастание происходит не равномерно, а скачкообразно, то снижаясь, то повышаясь из года в год;
    наибольшие показатели наблюдаются в конце рассматриваемого периода, что свидетельствует о повышении уровня строительства в Псковской области в последние годы;
    наблюдается постепенное повышение темпов роста и прироста уровня ввода в действие жилых домов в течении исследуемого периода;
    коэффициенты роста и прироста имеют положительное значение, что свидетельствует о повышении числа введенных в эксплуатацию жилых домов по Псковскому району в течение рассматриваемого периода.
    Произведем сглаживание ряда динамики 3-летней скользящей средней.
    Произведем аналитическое выравнивание ряда динамики.
     Основные  формулы:
ycк.ср.= ; где
ycк.ср – 3-летняя скользящая средняя;
 – значение признака в  предыдущем году;
 – значение признака в  текущем году;
 – значение признака в  следующем году.
= a + b*t – аналитическое выравнивание рядя динамики, где
а = ?y/n;
b = ?yt/?t2.
а = 5,11
b = 0,225
= 5,11 + 0,225*t 
 
 

     Таблица 4.2
     Сглаживание ряда динамики 3-летней скользящей средней,  аналитическое выравнивание ряда динамики.
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.