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 Статистико-экономический анализ смертности Российской Федерации

Информация:

Тип работы: курсовая работа. Добавлен: 03.07.2012. Сдан: 2011. Страниц: 23. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


МИНИСТЕРСТВО  СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА 
РОССИЙСКОЙ  ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО  ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
ИЖЕВСКАЯ  ГОСУДАРСТВЕННАЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ
Кафедра экономического анализа и статистики. 
 

Курсовая  работа.
На тему: "Статистико-экономический анализ смертности Российской Федерации" 
 

Зарегистрировано  на кафедре                                         . 

Выполнил, 
студент, группы 933                                                       Е.В. Кустарникова         

Проверил,
кэн., доцент                                                                     Л.А. Истомина 
 
 
 
 
 

Ижевск 2008
 

     Содержание.
    Введение
     1 глава. Характеристика и особенности  статистических приемов (способов), применяемых в экономических  исследованиях.
    1.1. Сводка  и группировка данных.
    1.2. Относительные  и средние величины и их  характеристика.
    1.3. Ряды динамики  и их характеристика.
    1.4. Дисперсионный  и индексный метод анализа.
    1.5. Корреляционный  и регрессионный метод анализа.
    2 глава. Понятия и сущность экономических категорий, используемых в курсовой работе.
    2.1. Понятия  рождаемости и смертности.
    2.2. Коэффициенты  рождаемости и смертности.
     3 глава. Статистико-экономический анализ смертности Российской Федерации.
    3.1. Сводка и группировка данных.
    3.2. Ряд распределения районов по величине средней смертности
 и его характеристика.
     3.3. Дисперсионный анализ.
     3.4. Ряд динамики и методы определения тенденций
     3.5. Индексный метод анализа.
     3.6. Корреляционно-регрессионный метод анализа
     Выводы и предложения
     Список использованной литературы
     Приложения 
 
 
 
 

Введение
     Моя тема – «Статистико-экономический анализ смертности РФ». Я считаю, что решение подобной проблемы является одной из главных задач России на сегодняшний день. Я думаю, что демографическое неблагополучие нашей страны очень актуально сегодня, и поэтому решила привлечь внимание других людей к этой проблеме.
     Вообще, демография - это наука о закономерностях  воспроизводства населения в  общественно-исторической и социальной обусловленности этого процесса. На протяжении всей истории существования России, власти скрывали от собственного народа демографическую правду. До 1985 года сведения о численности населения, о количестве родившихся и умерших приводились лишь в специальных изданиях, однако данные о продолжительности жизни, детской смертности и числе абортов не публиковались никогда и нигде. И понятно почему: ведь именно эти данные как ничто иное отражают суть - состояние государства.
     Государственный доклад о здоровье населения в 2001 году и аналитическая справка "Здоровье населения" позволяют оценить демографическое неблагополучие страны как демографическую катастрофу. В 1990 году впервые за послевоенное время наблюдалась естественная убыль населения. При этом опережающими темпами растет смертность населения в трудоспособном возрасте. Превышение смертности над рождаемостью, начиная с 1992 года, часто оценивается как депопуляция, т.е. "вымирание" России.
     Средняя продолжительность жизни в нынешней России составляет 57.7 лет для мужчин и 71,2 года для женщин. Сравним: для США и других развитых стран этот показатель равен соответственно 73-74 года и 79-80 лет.
     Итак, наши мужчины в среднем живут  на 16 лет меньше, а женщины - на 8, чем  на Западе. В наши дни разрыв продолжительности жизни мужчин и женщин стал приблизительно в 13 лет, что чрезвычайно пугает. Этот разрыв обусловлен не только биологическими факторами. Примерно 4-5 лет этого разрыва вызваны действием специфических факторов.
     В 2006 году рождаемость упала по сравнению с 2005 годом на 15% и составила 9,2 родившихся на 1000 человек.
     Сейчас  мы наблюдаем тенденцию к снижению количества детей в семье. По данным Госкомстата большинство россиян  в наши дни считает наиболее приемлемым иметь одного1 ребенка. Если раньше абсолютно нормальным явлением было 3-4 ребенка в семье, то сейчас многодетные семьи стали встречаться гораздо реже. Но, как и прежде для семей сельских жителей характерно большее количество детей, чем для городских семей.
     По  данным на 2006 год смертность в России составила 15,2 умерших на 1000 человек. Сравним в США-9,0. Основными причинами смерти в наши дни являются болезни так называемого эндогенного плана, т.е. связанные с нарушением деятельности важнейших систем человеческого организма.
     Поэтому увеличение в общей численности населения доли лиц старшего возраста ведет к росту общего числа умерших, а значит и общих коэффициентов смертности.
     Аборты - одна из главных причин низкой рождаемости  и отрицательного естественного  прироста населения.
     Такое огромное количество абортов в нашей стране связано, прежде всего, с экономической и социальной ситуацией в сегодняшней России.
     Число абортов на 1000 женщин детородного  возраста составляет в России 83. Сравним: Германия - 5,1; Австрия - 7,7; т.е. среди  стран Западной Европы мы остаемся безусловными лидерами по числу абортов, причем наш отрыв просто потрясающ.
     В заключение хотелось бы сказать, что  в краткосрочной перспективе  будет продолжаться активный процесс  снижения интенсивности рождаемости, как в городской, так и в сельской местностях. Здесь, по всей вероятности произойдет переход от многодетной к среднедетной, а позже и малодетной семье. По нашим наблюдениям, если естественный прирост населения не изменится, то в 2050г. население России составит всего 130 млн. человек, т.е. снизится на 17,3 млн. человек. В этих условиях важно активизировать демографическую политику таким образом, чтобы не допустить дальнейшего перехода населения к малодетной семье.
     Тенденции заболеваемости и смертности во многом будут зависеть от успехов развития науки и эффективности функционирования органов здравоохранения, что довольно проблематично, в связи с эмиграцией научных специалистов из России.
     В перспективе будет расти территориальная  подвижность населения, будет нарастать  поток миграции из регионов Севера и Востока. Также будет продолжаться процесс эмиграции ученых из России и снижение интеллектуального уровня населения.
     Следует сказать, что все негативные вышеперечисленные  процессы и тенденции связаны  с социально-политическим и экономическим положе- ем страны. В целом демографическая ситуация в стране очень разнообразна. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     
1. Характеристика  и особенности  статистических приемов  (способов), применяемых  в экономических  исследованиях.

     1.1. Сводка и группировка данных.
     Первым  этапом статистического исследования является статистическое наблюдение. От него зависит полнота, качество и достоверность собранной информации. Сводка и группировка — второй этап статистического исследования, от которого зависит эффективность использования собранных данных для решения задач исследования [6, c. 97].
       Собранные в результате статистического  наблюдения сведения об отдельных  единицах статистической совокупности  охватывают обычно сотни, тысячи  и миллионы единиц. Для того чтобы, например, разобраться в итогах деятельности десятков тысяч промышленных предприятий или колхозов за год, надо данные, содержащиеся в их годовых отчетах, обобщить, т. е. подсчитать количество предприятий, а сведения о каждом предприятии (численности рабочих, стоимости основных фондов и произведенной продукции и т. д.) просуммировать и составить сводку. Сводка, которая проводится без разделения единиц совокупности на группы, называется простой. Простая сводка применяется чаще всего в оперативной отчетности, когда изучаемые процессы при неблагоприятном или недостаточно активном их ходе требуют срочного контроля, вмешательства или помощи со стороны вышестоящих организаций [6, c. 97].
     Огромное  значение статистика придает изучению различных типов явлений — социальных, производственных и др., которые также составляют систему как, например, крупные, средние и мелкие предприятия, передовые, средние и отстающие предприятия. Поэтому, как ни важна целостная характеристика системы, для того, чтобы понять, как она функционирует, как формируются свойственные ей закономерности, а также для того, чтобы управлять и планировать развитие каждой подсистемы и системы в целом, нужны итоги не только по системе, но и по отдельным подсистемам, типическим группам и другим частям системы [6, c. 98].
     Расчленение изучаемой совокупности на подсистемы, классы, группы и подгруппы по определенным существенным, характерным признакам  для глубокого и всестороннего  изучения общественных явлений называется статистической группировкой. Сводка, в которой применяется статистическая группировка, называется сложной. Признаки, которые кладутся в основу образования групп в процессе статистической группировки, называются группировочными признаками или основанием группировки.
     Использование метода статистических группировок повышает эффективность применения других статистических методов [6, c. 98].
     Статистическая  сводка в широком смысле — это  сложная операция научной обработки  первичных статистических материалов, которая заключается:
    в разделении изучаемой совокупности на подсистемы, группы и подгруппы;
    в разработке системы взаимосвязанных показателей для характеристики совокупности в целом и отдельных выделенных частей;
    в подсчете итогов по совокупности в целом и в разрезе подсистем, групп, подгрупп и в изображении сгруппированных материалов в виде таблиц [6, c. 100].
 
     1.2. Относительные и  средние величины  и их характеристика.
     Сравнение и сопоставление данных — неотъемлемая сторона статистического метода исследования.
     Результаты  сравнений выражаются при помощи  относительных величин.
     Относительными  величинами в статистике называются обобщающие показатели, характеризующие количественные соотношения двух сопоставляемых статистических величин.
     По  назначению и сущности выражаемых количественных соотношений различают следующие виды относительных величин: выполнения плана, планового задания, динамики, структуры, координации, интенсивности, сравнения.
       Относительные величины выполнения плана выражают степень выполнения плановых заданий за определенный период времени и исчисляются как отношение фактически достигнутого уровня к плановому заданию в процентах.
     Относительные показатели выполнения плана служат одним из орудий контроля за ходом  осуществления народнохозяйственных планов.
        Относительные величины планового задания показывают, какое планируется изменение показателей по сравнению с базисным периодом, и определяются как отношение планового задания на предстоящий период к фактически достигнутому уровню за предшествующий период. Показатели планового задания играют большую роль в механизме планового ведения народного хозяйства. В них находит отражение намечаемое направление экономического и социального развития народного хозяйства страны в целом и отдельных его звеньев [6, c.163].
        Относительные величины динамики характеризуют изменения одноименных явлений во времени и получаются в результате сопоставления показателей каждого последующего периода с предыдущим, первоначальным или средним за ряд лет.
       Относительные величины структуры характеризуют состав изучаемой совокупности и показывают, какой удельный вес (какую долю) в общем итоге составляет каждая ее часть как в численности совокупности, так и в объеме признаков. Они получаются в результате деления значения объема признака для каждой части совокупности на его общий итог, принятый за базу сравнения. Сумма относительных величин структуры изучаемой совокупности, выраженных в процентах, всегда равна 100%, в долях—1.
       Состав совокупности, выраженный  в относительных величинах, называют  структурой совокупности, а сами относительные величины, характеризующие эту структуру,— показателями структуры или относительными величинами структуры.
       Относительные величины  координации характеризуют соотношение отдельных частей целого, одна из которых принимается за базу для сравнения. Относительные величины координации дают дополнительную характеристику структуры, возможность осуществить контроль за тем, как соблюдаются необходимые пропорции между отдельными частями совокупности.
     Относительные величины интенсивности (степени) показывают степень распространенности данного явления в определенной среде. Как правило, в качестве базы сравнения берут ту совокупность, ту среду, в которой может иметь место изучаемое явления. Разновидностью относительных величин интенсивности являются показатели уровня экономического развития страны, характеризующие уровень производства важнейших видов продукции на душу населения, уровень потребления и т. д. [6, c. 167].
        Относительные величины сравнения характеризуют соотношение одноименных показателей, относящихся к различным объектам или территориям, но за один и тот же период или момент времени. При помощи относительных величин сравнения сопоставляются показатели по различным странам, районам, предприятиям и т. д. Они исчисляются в процентах или в виде коэффициентов, показывающих, во сколько раз одна сравниваемая величина больше или меньше другой [6, c. 168].
       В результате группировки единиц совокупности по величине варьирующего признака получают ряды распределения — первичную характеристику массовой статистической совокупности. Чтобы охарактеризовать такую совокупность в целом, часто пользуются средней величиной. Средняя величина — это обобщающая характеристика однородной совокупности явлений по определенному признаку.
     Средние величины могут быть представлены в форме некоторой системы величин, выделенных из степенной средней вида
                                                          ,                                       (1.2.1)
     где — средняя величина, х — индивидуальные значения признака, n — число единиц изучаемой совокупности, к — показатель степени средней.
     Придавая  показателю степени средней (k) различные целые значения, получим отдельные виды степенных средних:
     k = 1 — среднюю арифметическую                                   (1.2.2) 

     k = -1 — среднюю гармоническую                                   (1.2.3)
     k = 0 — среднюю геометрическую                     (1.2.4)
     (после  преобразований)
     k = 2 — среднюю квадратическую                                (1.2.5)
     Для характеристики величины варьирующего признака пользуются так называемыми  структурными средними — модой и  медианой.
     Мода — это наиболее часто встречающееся значение ряда. При расчете моды для интервального вариационного ряда необходимо вначале определить модальный интервал, в пределах которого находится мода, а затем значение модальной величины признака. В этом случае моду рассчитывают по следующей формуле:
                                       ,                   (1.2.6)
     где — нижняя граница модального интервала; h — величина модального интервала; — частота модального интервала; — частота интервала, предшествующего модальному; - частота интервала, следующего за модальным [9, c. 54].
     Медианой является значение элемента, который больше или равен и одновременно меньше или равен половине остальных элементов ряда распределения. Медиана делит ряд на две равные части.
     При нахождении медианы интервального  вариационного ряда вначале определяют медианный интервал, в пределах которого находится медиана, а затем — приближенное значение медианы по формуле:
                                                   ,                             (1.2.7)
     где - нижняя граница интервала, который содержит медиану; h — величина медианного интервала; — сумма частот или число членов ряда; - сумма накопленных частот интервалов, предшествующих медианному; fm— частота медианного интервала [9, c. 55]. 

         1.3. Ряды динамики  и их характеристика.
     Процессы  и явления общественной жизни, являющиеся предметом изучения статистики, находятся в постоянном движении и изменении.
     Статистические  данные, характеризующие изменения  явлений во времени, называются динамическими (хронологическими или временными) рядами. Такие ряды строят для выявления и изучения складывающихся закономерностей в развитии явлений экономической, политической и культурной жизни общества.
     Правильно построенный динамический ряд состоит  из сопоставимых статистических показателей. Для этого необходимо, чтоб состав изучаемой совокупности был один и тот же на всем протяжении ряда, т.е. относился к одной и той же территории, к одному и тому же кругу объектов и был рассчитан по одной и той же методологии. Кроме того, данные динамического ряда должны быть выражены в одних и тех же единицах измерения, а промежутки времени между значениями ряда должны быть по возможности одинаковыми.
     В зависимости от характера изучаемых  величин различают три вида динамических рядов: моментные, интервальные и ряды средних.
     Моментными рядами называются статистические ряды, характеризующие размеры изучаемого явления на определенную дату, момент времени. Примером могут служить данные о численности персонала фирмы по состоянию на первое число каждого месяца года. Следует помнить, что моментные ряды нельзя суммировать.
     Интервальными рядами называются статистические ряды, характеризующие размеры изучаемого явления за определенные промежутки (периоды, интервалы) времени. Интервальные ряды можно суммировать для получения новых числовых значений за более длительный период времени.[9, c. 88].
     Вычисление  средней динамического ряда. Для общей характеристики какого-либо явления за определенный период рассчитывают средний уровень из всех членов динамического ряда.
     Способы его расчета зависят от вида динамического  ряда. Для интервальных рядов средняя  рассчитывается по формуле средней  арифметической, причем при равных интервалах применяется средняя  арифметическая простая, а при неравных — средняя арифметическая взвешенная.
     Для нахождения средних значений моментного ряда применяют среднюю хронологическую:
                                                                 (1.3.1)
     Средняя хронологическая моментного ряда равна  сумме всех уровней ряда, поделенной, на число членов ряда без одного, причем первый и последний члены ряда берутся в половинном размере [9, c. 88].
     Если  интервалы между периодами не равны, то применяется средняя арифметическая взвешенная, а в качестве весов  берутся отрезки времени между датами, к которым относятся парные средние смежных значений уровня. 

         1.4. Дисперсионный и  индексный метод  анализа.
     Дисперсионный анализ — статистический метод, позволяющий оценить влияние одного или нескольких факторов на результирующий признак.
     Наиболее простой, часто встречающейся на практике является ситуация, когда можно указать один фактор, влияющий на конечный результат, и этот фактор принимает конечное число значений. Следует определить, существенно ли это влияние. Такая ситуация может быть проанализирована при помощи однофакторного дисперсионного анализа.
     Сущность  применяемой методики в следующем: проводится комбинированная группировка  по результирующему и факторному признакам. Она обеспечивает разложение общей дисперсии на межгрупповую и остаточную. Межгрупповая дисперсия отражает вариацию признака, которая возникает под воздействием признака-фактора, положенного в основу группировки.
                                     ,                                           (1.4.1)     
                                        ,                                                  (1.4.2)
     где   - среднее значение в группе; - общая средняя; т - количество групп.
     Остаточная  дисперсия характеризует случайную  вариацию в каждой отдельной группе. Эта вариация возникает под влиянием других факторов и не зависит от факторного признака, положенного в основу группировки [7, c. 81].
     Остаточная  дисперсия:
                                     ,                               (1.4.3)
     где  xij значение результирующего признака для i-ой единицы в j-ой группе.
                                                                                               (1.4.4)
     Общая дисперсия характеризует вариацию признака, обусловленную влиянием всех факторов.
                                          ,                                             (1.4.5)    
                                              ,                                                    (1.4.6)   
     Согласно правилу сложения дисперсий .                  (1.4.7)
     Отношение используется для оценки существенности влияния фактора.
     Говорят, что влияние факторного признака статистически существенно, если Fp (расчетное) >= Fт (табличное), то влияние факторного признака считается существенным. Fт определяется по таблице критических значений критерия Фишера [7, c. 82]. 
     Если  влияние факторного признака существенно, то следует определить коэффициент  детерминации, как отношение факторной дисперсии Df   к общей дисперсии Dy.
                                                                                                       (1.4.8)
      - доля вариации, обусловленная влиянием факторного признака. Например, если  =0.68 (68 %), то это означает, что вариация результирующего признака на 68 % обусловлена влиянием факторного признака.
     Индексы -  относительные показатели, предназначенные для описания изменения какой-либо величины во времени или в пространстве.
     Индекс — сводный, обобщенный итоговый показатель изменения изучаемого явления.
     По  форме индексы подразделяются на индивидуальные, агрегатные и средние. Индивидуальные индексы дают меру изменения величины. Средние и агрегатные индексы дают картину изменения по составляющим индексируемой величины [2, c. 123].
     Обозначения, принятые в индексном анализе:
     р — цена; р1 - цена отчетного периода, р0 цена базового периода; z — себестоимость; z1 — себестоимость отчетного периода, z0 — себестоимость базового периода; q — количество; q1 количество отчетного периода, q0 — количество базового периода
     Расчеты индивидуальных индексов просты по своей сущности и выполняются путем вычисления отношения двух индексируемых величин. Однако индивидуальные индексы могут исчисляться в виде индексного ряда за несколько периодов.
     При этом существуют два способа расчета  индивидуальных индексов: цепной и  базисный.
     При цепном способе расчета за базу отношения  принимается индексируемая величина соседнего прошлого периода. В этом случае база расчета в ряду постоянно меняется.
     При базисном способе расчета за базу принимается индексируемая величина какого-либо одного периода.
     Правило для индивидуальных индексов: произведение цепных индексов дает базисный индекс: .
     Агрегатные индексы — относительные показатели, характеризующие среднее изменение социально-экономического явления, состоящего из несоизмеримых элементов [2, c. 123].
     Простые агрегатные индексы:
                             - количеств;                                               (1.4.9)
                             - цен.                                                            (1.4.10)
     Недостаток  простых агрегатных индексов — отсутствие экономического смысла.
     Средний индекс индекс, рассчитанный как средняя величина индивидуальных индексов.
     Простые индексы не дают полной картины изменения  параметров, так как предполагается, что все составляющие индексируемой  величины имеют равное влияние на общий результат. Поэтому применяют взвешенные индексы, приписав каждой составляющей величину (вес), характеризующую влияние этой составляющей на исследуемое явление.
     Основной  формой общих и групповых индексов физического объема производства (товарооборота), цен, себестоимости и производительности труда (по трудовым затратам) является взвешенный агрегатный индекс. Он представляет собой отношение сумм произведений индексируемых величин и их весов.
     Так как весами служат показатели, экономически тесно связанные с индексируемыми величинами, то полученные произведения образуют определенные экономические категории. Так, в индексах цен индексируются цены, а в качестве весов берутся натуральные количества произведенной продукции, а произведения дают стоимости отдельных видов продукции.
       Необходимость применения индексов постоянного и переменного состава возникает в том случае, когда динамика средних показателей отражает не только изменение усредняемого признака, но и изменение состава данной совокупности. Так, например, средняя цена на молоко может изменяться не только под влиянием изменения цены молока, но и в результате изменения структуры (состава) товарной массы.
     Изменение средней цены можно оценить индексом:
                                                                                        (1.4.11)
     Этот  индекс получил название индекса переменного состава, он отражает изменение усредняемого признака р и структуры совокупности ( ).
     При постоянстве структуры совокупности:
                                                                (1.4.12)
     Этот  индекс является индексом постоянного состава. 

         1.5. Корреляционный и  регрессионный метод  анализа.
     Для количественной оценки связи, для характеристики силы и формы влияния одних признаков на другие применяются две группы методов, одна из которых включает в себя методы корреляционного анализа, а другая – регрессионный анализ. В то же время ряд исследователей объединяет эти методы в корреляционно-регрессионный анализ, что имеет под собой некоторые основания; наличие целого ряда общих вычислительных процедур, взаимодополнения при интерпретации результатов и др.                
     Задачи  собственно корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей и оценке факторов оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.              
     Задачи регрессионного анализа лежат в сфере установления формы зависимости, определения функции регрессии, использования уравнения для оценки неизвестных значений зависимой переменной.
     Методы  оценки тесноты связи подразделяются на корреляционные (параметрические) и непараметрические. Параметрические методы основаны на использовании, как правило, оценок нормального распределения и применяются в случаях, когда изучаемая совокупность состоит из величин, которые подчиняются закону нормального распределения.
     Непараметрические методы не накладывают ограничений на закон распределения изучаемых величин, их преимуществом является простота вычислений [5, c.185].
     Основная  задача корреляционного анализа  — ответить на вопрос — существует ли между признаками корреляционная зависимость.
     Корреляционная  зависимость — зависимость случайных величин (признаков), при которой изменению среднего значения одной соответствует изменение среднего значения другой случайной величины.
     Уравнение прямолинейной корреляционной зависимости  имеет следующий вид:
                                                                                       (1.5.1)
     где - среднее значение результативного признака, изменяющегося в соответствии с величиной факторного признака; х  - значение факторного признака; а - свободный член уравнения; b - коэффициент связи, показывающий, на какую величину изменяется среднее значение результативного признака при изменении факторного признака на единицу.
     Показатели  тесноты связи между признаками называют коэффициентами корреляции. Их выбор зависят от того, в каких шкалах измерены признаки.
     Выявление связи между признаками осуществляется следующим образом: выдвигается  нулевая статистическая гипотеза об отсутствии связи между признаками, рассчитывается соответствующий коэффициент  корреляции k проверяется превосходит ли он некоторое критическое значение kкрит. Если k > kкрит, то гипотеза об отсутствии связи отвергается.
     Расчет линейного коэффициента корреляции для не сгруппированных данных можно производить по следующим формулам.
     1.                                                                    (1.5.2)
     где х и у — значения признаков, а и — их средние значения.
        
          2.                                               (1.5.3)
     где х и у — значения признаков, между которыми определяется коэффициент корреляции, n — объем выборки.
        3.                                                                                       (1.5.4)
     Линейный  коэффициент корреляции ?R?=<1. Знак коэффициента характеризует направление взаимосвязи. Абсолютная величина R характеризует степень тесноты рассматриваемой взаимосвязи.
     Значимость  линейного коэффициента корреляции определяется по таблицам критических  значений , где — уровень значимости, (чаще всего 0.05), N — объем выборки [7, c. 74].
     Можно воспользоваться упрощенным правилом; если ?R?< 0.3, то связь практически отсутствует, если 0.3< ?R? <0.5, то связь слабая, если 0.5< ?R? <0.7, то связь достаточно сильная, если ?R? >0.7, то имеется высокая степень зависимости между признаками. 
 
 
 
 

    2 Понятия и сущность  экономических категорий,  используемых в курсовой работе.
2.1. Понятия рождаемости  и смертности.
      Статистика  населения является самой древней  отраслью статистики. В глубокой древности первые учетные операции проводились в связи с учетом населения в военных и хозяйственных целях (воинские повинности, обложение налогом и пр.) Определенные закономерности при изучении массовых данных впервые были выявлены в таких явлениях, как рождаемость и смертность населения.
    С точки зрения статистики, есть совокупность людей, проживающих на определенной территории и непрерывно возобновляющихся за счет рождений и смертей. Закономерности развития населения, изменения его состава и многие другие характеристики должны изучаться с учетом конкретных исторических условий, так как население любого государства весьма неоднородно по своему составу и изменчиво во времени. Основными источниками статистики населения является текущий учет и единовременные наблюдения в виде сплошных или выборочных переписей. Причем первоисточником сведений о населении являются переписи. Они дают наиболее полные и точные сведения о численности населения. Учет родившихся, умерших, прибывших на ту или иную территорию и выбывших с нее позволяет определять численность населения ежегодно на основе итогов последней переписи.
    Основными показателями, характеризующими естественное движение населения, то есть изменение численности населения за счет рождений и смертей, являются показатели рождаемости, смертности, естественного прироста, а также тесно связанные с ними показатели браков и разводов.
    Смертность - это массовый процесс вымирания  поколений, складывающийся из множества единичных смертей, наступающих в разных возрастах и определяющих в своей совокупности порядок вымирания реального или гипотетического поколения. Статистическое описание этого процесса, основанное на установлении связи между количественными характеристиками смертности и возрастом людей, дает таблица смертности.
    Смертность и рождаемость учитываются в абсолютном выражении в виде числа умерших (родившихся) за тот или иной отрезок времени.
    Но  абсолютные показатели естественного  движения населения не могут характеризовать уровень смертности, ведь они зависят от общей численности населения. Поэтому для характеристики смертности и рождаемости показатели приводятся на 1000 человек, т. е. выражаются в виде относительных величин в промилле (‰).
    За  последнее время демографический  кризис в России принял крайнее положение. Начиная с 1992 года показатель рождаемости в России намного ниже, чем смертности, и в России наблюдается отрицательный естественный прирост населения. Это стало результатом начавшегося в 1988 году нового этапа снижения рождаемости и роста смертности. Сложившаяся ситуация дала пищу для многочисленных политических спекуляций, однако демографический кризис не есть нечто принципиально новое в истории российской смертности. Можно по-разному оценивать начало демографического кризиса в России. Одни видят его начало в 1988 году, другие - в 1965 году, когда впервые после войны начала снижаться продолжительность жизни. Третьи склонны считать, что кризис начался уже в 1917 году, поскольку за всю послеоктябрьскую историю было лишь два коротких периода интенсивного снижения смертности (примерно с 1922 по 1929 и с 1946 по 1960 гг.)
    Существует  несколько различных точек зрения на то, что же является причиной такого положения. Большинство склонны считать, что она явилась  следствием социально-экономического кризиса, сложившемуся после распада СССР. Другая точка зрения, весьма распространенная сегодня, заключается в том, что против России ведется так называемая демографическая война, направленная на сокращение численности населения РФ.  
 
 
 

    2.2. Коэффициенты рождаемости и смертности
     Численность населения не остается неизменной. Изменение численности населения за счет рождений и смертей называют естественным движением.
     Воспроизводство(естественное движение) населения характеризуется  двумя группами показателей:
    Абсолютными показателями числа родившихся живыми, умерших и разностью между ними – естественным приростом.
    Относительными показателями воспроизводства, или демографическими коэффициентами рождаемости, смертности и естественного прироста.
     Абсолютные  показатели получают за год или другой период по территориям и населенным пунктам по данным текущего статистического наблюдения за рождением и смертностью людей (запись актов гражданского состояния в местных органах власти). Относительные показатели рассчитывают путем сопоставления этих абсолютных показателей естественного движения с численностью населения.
     Различают общие, специализированные и стандартизированные  коэффициенты воспроизводства.
     При расчете общих коэффициентов  в качестве базы сравнения берется  общая численность населения , как правило средняя за год.
     Коэффициент рождаемости вычисляется делением числа родившихся живыми за год P на среднегодовую численность населения S:
                                                                         (2.2.1.)
     Коэффициент смертности рассчитывается аналогично путем деления числа умерших  за год Y на среднегодовую численность населения S:
                                                                        (2.2.2.)
     Коэффициент естественного прироста (убыли):
                                                                  (2.2.3.)
     или как разность между коэффициентами рождаемости и смертности:
                                                                     (2.2.4.) 

     Наряду  с большими коэффициентами, т. е. рассчитанными  по всему населению, для более детальной характеристики воспроизводства населения определяются частные (специализированные) коэффициенты, которые в отличие от общих коэффициентов рассчитываются на 1000 чел. определенной возрастной, половой, профессиональной или иной группы населения.
     Так, при изучении рождаемости широко применяется специальный коэффициент рождаемости – коэффициент плодовитости, фертильности:
                                                                  (2.2.5.)
     где S - среднегодовая численность женщин в возрасте 15-49 лет.
     Большое значение имеет расчет возрастных коэффициентов  рождаемости (т.е. коэффициентов рождаемости  для отдельных возрастных групп женщин) и суммарного коэффициента рождаемости, характеризующего среднее число детей, рожденных женщиной за свою жизнь.
     Суммарный коэффициент рождаемости в России в последние годы имеет выраженную тенденцию к снижению – от 2,00 в 1970 г. до 1,14 в 2005 г., а, следовательно, в настоящее время не обеспечивается даже простое воспроизводство населения.
     Брутто-коэффициент  воспроизводства («грубый» коэффициент) – показатель замещения поколений, не учитывающий смертности. Он показывает среднее число девочек, которых родила бы одна женщина, прожившая до конца репродуктивного периода при сохранении на протяжении ее жизни современных уровней рождаемости в каждом возрасте. Нетто-коэффициент воспроизводства доля женщин представляет собой среднее число девочек, рожденных за всю жизнь одной женщиной, дожившей до конца репродуктивного периода при сохранении в каждом возрасте уровней рождаемости и смертности данного календарного года. Нетто-коэффициент – один из важнейших обобщающих показателей воспроизводства населения.
     При изучении смертности особое место имеет  коэффициент младенческой смертности, характеризующий уровень смертности детей до одного года:
                                                               (2.2.6.)
     М – число умерших детей в возрасте до 1 года.
     Показатели  смертности рассчитывают в среднем  для всего населения и отдельно для мужчин и женщин, между которыми имеются существенные различия в уровне возрастной и общей смертности.
     Средние коэффициенты смертности по всему населению  мужчинам и женщинам, средние специализированные показатели рождаемости для женщин в детородном возрасте являются арифметическими взвешенными величинами и зависят от повозрастных коэффициентов , а также от доли каждой возрастной группы в общей численности населения , взятого за базу сравнения. При сравнении средних коэффициентов в динамике и по территориям получают индекс среднего уровня , который может быть разложен по обычной схеме на индекс структуры и индекс рождаемости (смертности). На практике для сравнения средних показателей  по совокупностям с разной возрастной структурой (страны, территории, группы населения) часто прибегают к расчету стандартизированных коэффициентов  , где - стандартизированные на определенном уровне показатели удельного веса возрастных групп i. Такие показатели по разным совокупностям различаются только уровнем рождаемости или смертности по возрастным группам.
     Рассмотренные показатели характеризуют воспроизводство  населения.
     Для характеристики соотношения между  рождаемостью и смертностью населения  в статистике исчисляют показатель жизненности (показатель Покровского), представляющий собой отношение числа родившихся к числу умерших (за год).
     Коэффициент оборота населения – число  родившихся и умерших на 1000 чел. населения в среднем за год:
                                                                  (2.2.7.)
     Коэффициент эффективности воспроизводства  населения (какая доля естественного прироста в общем обороте населения ):
                                                                    (2.2.8.)
    3 Статистико-экономический анализ смертности РФ
 
    3.1 Сводка и группировка данных 

    Аналитические группировки применяются для  выявления и изучения взаимосвязи  между явлениями и их различными признаками. В зависимости от количества изучаемых признаков (образованные по одному признаку – простые; образованные группы по одному признаку и делящиеся на группы по второму признаку и т.д. - комбинационные).
    Схема проведения группировки:
    определяются факторный (Х) и результативный (У) признаки;
    строится ранжированный ряд по факторному признаку (Х);
    определяются интервалы групп, используя шаг по формуле, указанной ниже;
    составляется вспомогательная группировочная таблица;
    определяется зависимость показателей;
    делается вывод между изучаемыми признаками [6].
      Выявим зависимость между показателями  смертности и показателями умерших  от внешних причин смерти, используя  метод аналитической группировки.
    В данном случае результативным признаком (У) является показатель смертности по годам с 1995 г. по 2006 г., измеряемый в тыс. чел. Факторный признак (Х), по которому будем осуществлять группировку – показатель умерших от внешних причин смерти.
    Интервалы групп можно определить, используя  шаг, по следующей формуле:
                                                   (3.1.1)
      
    Составим  группировочную таблицу   3.1.1. 

    Таблица 3.1.1
    Зависимость показателей смертности от показателей внешних причин смерти
    
Группы  умерших от внешних причин смерти, тыс чел. Количество  лет в группе Количество умерших от всех причин, тыс. чел. Количество  умерших от внешних причин смерти, тыс. чел. Средние уровни
количество  умерших от всех причин смерти, тыс. чел. количество  умерших от внешних причин смерти, тыс. чел.
274,00-298,83 3 6171,2 830,9 2057,1 276,9
298,83-323,66 4 8755,7 1242,0 2188,9 310,5
323,66-348,50 5 11452,2 1681,7 2290,4 336,3
итого 12 26379,1 3754,6 2198,3 312,9
 
 
 
 
 
                        

                

    По  данным таблицы 3.1.1 можно сказать, что самое большое количество смертей от внешних причин пришлось на группу 3 (323,66-348,50 тыс. чел.), которая включает в себя 5 лет: 1995г., 2001г., 2002г., 2003г. и 2004г. Можно также заметить, что при увеличении количества умерших от внешних причин смерти растет показатель умерших от всех причин, то есть наблюдается прямая зависимость.
    Аналогично  можно выявить зависимость между показателями смертности от всех причин и показателями умерших от болезней органов пищеварения в среднем за период с 1995 по 2006 годы, приняв за факторный признак (Х) – показатель умерших от болезней органов пищеварения.
    Шаг в этом случае будет равняться: 

      
 
 
 

Таблица 3.1.2
    Зависимость показателей смертности от болезней органов пищеварения 

Группы  умерших от болезней органов пищеварения, тыс. чел. Количество лет в группе Количество  умерших от всех причин, тыс. чел. Количество  умерших от болезней органов пищеварения, тыс. чел. Средние уровни
количество  умерших от всех причин, тыс. чел. количество  умерших от болезней органов пищеварения, тыс. чел 
55,7-68,4 6 12660,1 368,7 2110,0 61,5
68,4-81,1 2 4587,2 144,9 2293,6 72,5
81,1-93,8 4 9131,8 350,0 2282,9 87,5
итого 12 26379,1 863,6 2198,3 72,0
 
    По  данным таблицы 3.1.2 видно, что в РФ наиболее часто преобладает смертность от болезней органов пищеварения в количестве от 55,7 до 68,4 тыс. чел.. Можно заметить также, что зависимость между смертностью от всех причин смерти и количества умерших от болезней органов пищеварения аналогичная выше рассмотренной (между смертностью от всех причин смерти и умерших от внешних причин), то есть чем выше количество умерших от болезней органов пищеварения, тем выше до определенного уровня смертность РФ в среднем по годам (1995-2006 гг.).
    Выявим  зависимость между количеством умерших от некоторых инфекционных и паразитарных болезней и количеством смертей от всех причин период с 1995 по 2006 годы. Факторный признак (Х) в этом случае – это количество умерших от некоторых инфекционных и паразитарных болезней, тыс. чел.
    Шаг равняется:   
 
 
 

    Таблица 3.1.3
    Зависимость показателей смертности от некоторых  инфекционных и паразитарных болезней
Группы  умерших от некоторых инфекционных  и паразитарных болезней, тыс. чел. Количество  лет в группе Количество  умерших от всех причин, тыс. чел. Количество  умерших от некоторых инфекционных и паразитарных болезней, тыс. чел. Средние уровни
количество  умерших от всех причин, тыс. чел. количество  умерших от некоторых инфекционных и паразитарных болезней, тыс. чел.
27,8-31,5 4 8290,5 119,6 2072,6 29,9
31,5-35,3 1 2254,9 35,3 2254,9 35,3
35,3-39,0 7 15833,7 257,7 2261,9 36,8
итого 12 26379,1 412,6 2198,3 34,4
 
    На  основании таблицы 3.1.3 можно сказать, что  в РФ преобладает смертность от некоторых инфекционных и паразитарных болезней, колеблющееся  в пределах от 35,3 до 39,0 тыс. чел. Аналогично таблицам 3.1.1. и 3.1.2. между смертностью от всех причин и  умерших от некоторых инфекционных и паразитарных болезней наблюдается прямая зависимость, т.е. с увеличением смертей от некоторых инфекционных и паразитарных болезней увеличивается смертность РФ.
    Проведем  комбинационную группировку: выявим зависимость смертности РФ от взаимодействия двух факторов: количества умерших от внешних причин смерти и количества, умерших от болезней органов пищеварения. 
 
 
 

    Влияние количества умерших от внешних причин смерти и от болезней органов пищеварения  на показатели смертности в РФ.
                                                                                                                                                                         Таблица 3.1.4         
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.