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 Статистическая обработка и анализ совокупности

Информация:

Тип работы: Курсовая. Добавлен: 15.10.2012. Страниц: 82. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


Федеральное агентство по образованию Российской Федерации
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«Южно-Уральский государственный университет»
(национальный исследовательский университет)
Факультет «Экономика и управление»
Кафедра «Финансы и кредит»


Статистическая обработка и анализ совокупности


ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА К КУРСОВОЙ РАБОТЕ
по дисциплине «Статистика»
ЮУрГУ– 080105.2011.600.ПЗ КР

Руководитель, преподаватель
__________Т.А. Серебренникова
_____________________2011 г.
Авторы работы
Студенты группы ЭиУ-321
___________А.Н. Кузнецов
___________В.Г. Мхитарян
________________2011г.
Работа защищена
с оценкой
_________________________
___________________2011 г.

Челябинск
2011
АННОТАЦИЯ
Кузнецов А.Н., Мхитарян В. Г.. Статистическая обработка и анализ совокупности. – Челябинск: ЮУрГУ, ЭиУ-321, 80 с., 13 ил., 23 табл., библиогр. список – 4 наим., 7 прил.

В данном курсовом проекте выполнены простая сводка, а также вариационный и корреляционный анализы значений признака «Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, руб.» за 2009 г. Рассчитаны выборочные оценки среднего значения признака по генеральной совокупности, в том числе на основе малой выборки. По результатам анализа данных установлено, что в большинстве регионов Российской Федерации средняя заработная плата составляет меньше, чем в среднем по стране, особо стоит отметить факт прямой зависимости уровня заработной платы в регионах от количества предприятий занимающихся добычей ископаемых, а также от вливаний денежных средств в экономику регионов со стороны местных властей, что довольно ярко говорит об отсутствии на территории РФ реальных рыночных механизмов и о наличии серьезного влияния на экономику сырьевыми компаниями. В рамках анализа динамики показателя «Внешняя торговля Российской Федерации со странами дальнего зарубежья (в фактически действовавших ценах; миллионов долларов США)» в период с 2005 по 2009гг. было выявлено замедление темпа роста (как для экспорта, так и для импорта), вследствие понижения объема оборота в 2009 г. до уровня ниже 2007 г., причиной чего стал мировой финансовый кризис 2008 г. и оттока иностранного капитала на общую сумму, превышающую 40 млрд. долл. США.
?
Содержание

Введение 4
Сводка и группировка данных статистического наблюдения 5
Вариационный анализ 14
Моделирование ряда распределения 23
Корреляционный анализ 25
Выборочное наблюдение 33
Анализ динамики 40
Заключение 56
Литература 58
Приложения 59
?
ВВЕДЕНИЕ
Заработная плата является одним из элементов при расчете ВВП по доходам, а также характеризует уровень благосостояния домохозяйств, что в совокупности может служить показателем уровня развития экономики в том или ином регионе.
Анализ динамики внешней торговли РФ позволит нам выявить причину колебаний, а также посмотреть тенденцию данного показателя, который, как и заработная плата является составной частью ВВП, но по расходам.
Цель работы – проанализировать статистическую совокупность по показателю «среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, руб.» за 2009 г., проанализировать динамику показателя «Внешняя торговля Российской Федерации со странами дальнего зарубежья (в фактически действовавших ценах; миллионов долларов США)» в период с 2005 по 2009гг.
Выполнение данного курсового проекта позволяет приобрести определенный опыт работы с реальными статистическими данными. В процессе работы вырабатываются навыки представления данных статистического наблюдения в виде, удобном для восприятия, анализа и принятия решений; применения аналитических показателей для анализа статистической информации, а также иметь опыт применения математического анализа и теории вероятности при работе с показателями, характеризующими экономику России, и на основе всего вышеперечисленного получить для себя новую информацию и сделать определенные выводы.
?
1 СВОДКА И ГРУППИРОВКА ДАННЫХ
Первым этапом является создание сводки, то есть перенесение данных по среднемесячной номинальной начисленной заработной плате в РФ, а также численности экономически активного населения РФ (все данные за 2009 год) в табличную форму, что в дальнейшим позволит совершить необходимые группировки данных для их анализа. Далее, сделаем пересчёт данных для субъектов, включающих в себя более одной области, края или автономного округа.
Тюменская область, к примеру, включает в себя собственно Тюменскую область, Ханты-Мансийский и Ямало-Ненецкий автономные округа. Так как в исходных данных не указано значение показателя собственно для Тюменской области, необходимо найти его самостоятельно.
Для решения данной задачи и для предстоящего анализа необходимо определить показатель, значения которого являются весами для исходного показателя.
Так как данный по условию показатель является относительным и представляет собой среднюю величину, запишем исходное соотношение средней (формула 1.1):

Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата=
=(Общая номинальная начисленная заработная плата)/(численность экономически активного населения)


Получаем:

У=(у_1?f_1+у_2?f_2+у_3?f_3)/(f_1+f_2+f_3 ), (1.2)

где У- среднемесячная номинальная начисленная заработная плата по всей Тюменской области,
у1- среднемесячная номинальная начисленная заработная плата непосредственно в Тюменской области,
у2- среднемесячная номинальная начисленная заработная плата в Ханты-Мансийском автономном округе,
у3- среднемесячная номинальная начисленная заработная плата в Ямало-Ненецком автономном округе,
f1,f2,f3- численность экономически активного населения в непосредственно Тюменской области, в Ханты-Мансийском автономном округе и в Ямало-Ненецком автономном округе соответственно.
Примечание.
Здесь и в последующих разделах показатель «среднемесячная номинальная начисленная заработная плата» для конкретных субъектов будем обозначать латинской буквой «у» с соответствующим индексом.
Т.к. нам необходимо найти значение показателя у1, модифицируем формулу (1.2) в формулу (1.3):

у_1=(+ у?(f_1+f_2+f_3 )+-у_2?f_2-у_3?f_3)/f_1 (1.3)

Получаем:

у_1=-(34 773?(682 000+906 000+326 000)-38 386,6?906 000-@46 480,5?326 000)/682 000=
=24 376,3 рублей

То же самое делаем с данными по Архангельской области.
Полученная сводка представлена в табл.1.1.

Таблица 1.1 - Сводка по показателю «среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, руб.» за 2009 г.
№ Субъект РФ Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, в руб. за 2009 г.
А 1
1 Белгородская область 14 061,0
2 Брянская область 10 950,7
3 Владимирская область 13 131,2
4 Воронежская область 12 786,1
5 Ивановская область 11 487,9
6 Калужская область 15 411,1
7 Костромская область 12 447,1
8 Курская область 12 487,7
9 Липецкая область 13 871,0
10 Московская область 23 341,8
11 Орловская область 11 854,3
12 Рязанская область 13 439,5
13 Смоленская область 13 031,5
14 Тамбовская область 11 605,8
15 Тверская область 14 160,7
16 Тульская область 14 338,3
17 Ярославская область 14 417,6
18 г. Москва 33 358,0
19 Республика Карелия 18 394,0
20 Республика Коми 23 685,9
21 Архангельская область 20 110,4
22 Ненецкий автономный округ 43 965,1
23 Вологодская область 16 565,5
24 Калининградская область 16 047,9
25 Ленинградская область 18 359,5
26 Мурманская область 26 591,7
27 Новгородская область 14 794,5
28 Псковская область 12 631,4
29
г. Санкт-Петербург 23 884,4
30 Республика Адыгея 11 547,6
31 Республика Дагестан 9 125,3
32 Республика Ингушетия 10 957,6
33 Кабардино-Балкарская Республика 10 777,4
34 Республика Калмыкия 10 848,7
35 Карачаево-Черкесская Республика 10 477,1
36 Республика Северная Осетия - Алания 10 831,5
37 Чеченская Республика 13 254,9
38 Краснодарский край 14 953,2
39 Ставропольский край 12 647,2
40 Астраханская область 14 095,7
41 Волгоградская область 13 256,5
42 Ростовская область 13 882,5
43 Республика Башкортостан 14 951,0
44 Республика Марий Эл 11 374,4
45 Республика Мордовия 10 937,2
46 Республика Татарстан 15 206,9
47 Удмуртская Республика 13 099,1
48 Чувашская Республика 11 529,0
49 Пермский край 15 227,6
50 Кировская область 12 053,9
51 Нижегородская область 14 746,5
52 Оренбургская область 13 520,2
53 Пензенская область 13 034,8
54
Самарская область 14 915,9
55 Саратовская область 13 110,1
56 Ульяновская область 11 731,4
57 Курганская область 11 942,0
58 Свердловская область 17 336,3
59 Тюменская область 24 376,3
60 Ханты-Мансийский автономный округ - Югра 38 386,6
61 Ямало-Ненецкий автономный округ 46 480,5
62 Челябинская область 15 021,2
63 Республика Алтай 13 075,4
64 Республика Бурятия 15 976,2
65 Республика Тыва 16 154,6
66 Республика Хакасия 16 211,6
67 Алтайский край 10 871,6
68 Забайкальский край 16 553,6
69 Красноярский край 20 277,0
70 Иркутская область 18 192,9
71 Кемеровская область 15 995,0
72 Новосибирская область 16 798,5
73 Омская область 14 780,5
74 Томская область 19 340,0
75 Республика Саха (Якутия) 26 532,6
76 Камчатский край 31 569,9
77 Приморский край 18 997,4
78 Хабаровский край 20 455,0
79 Амурская область 19 019,0
80 Магаданская область 32 656,5
81 Сахалинская область 32 625,9
82 Еврейская автономная область 16 890,3
83 Чукотский автономный округ 42 533,9
Итого 17 803,0
Примечание.
Так как исходный показатель является относительным, итоговым будет являться среднее значение, рассчитанное по формуле среднеарифметической взвешенной:

У ?=(?-?у_i?f_i ?)/(?-f_i ), (1.4)
На следующем этапе работы построим группировку исходных данных. В основу группировки положим признак, позволяющий получить некоторое представление о структуре совокупности и о характере распределения единиц по совокупности.
Узнаем, во скольких субъектах РФ среднемесячная номинальная начисленная заработная плата выше, чем в среднем по России, во скольких – ниже, также внутри каждой группы рассчитаем среднее значение показателя. Данная группировка представлена в табл.1.2.

Таблица 1.2 - Группировка субъектов РФ на основе сравнения среднемесячной номинальной начисленной заработной платы со средним показателем по России
Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, в руб. за 2009 г. Количество субъектов РФ В процентах к итогу Среднее значение признака, в руб.
меньше среднего по РФ 60 72 13 929,5
больше среднего по РФ 23 28 29 837,5
Итого 83 100 18 337,8

Для большей наглядности перенесём данные, полученные в результате группировки, на круговую диаграмму (рис. 1.1).


Рис. 1.1 - Группировка субъектов РФ на основе сравнения среднемесячной номинальной начисленной заработной платы со средним показателем по России
По результатам группировки можно сделать следующие выводы.
Подавляющее большинство регионов (72%) имеют заработную плату ниже среднего по РФ. В среднем, в регионах с заработной платой больше среднего по РФ, среднемесячная номинальная заработная плата равна 29 837,5 руб., в то время как в остальных регионах в среднем 13 929,5 руб.
Далее сделаем аналогичную группировку, с той лишь разницей, что сравнивать будем не субъекты РФ, а федеральные округа.
Таблица 1.3.1 – Первая часть группировки федеральных округов РФ на основе сравнения среднемесячной номинальной начисленной заработной платы со средним показателем по России
Название Федерального округа Количество субъектов РФ в ФО Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата по ФО, руб. Абсолютное отклонение среднемесячной номинальной начисленной зарплаты по ФО от средней зарплаты по РФ, в руб. Отклонение среднемесячной номинальной начисленной зарплаты по ФО от средней зарплаты по РФ, в процентах
Центральный федеральный округ 18 21146,5 3343,5 16,8
Северо-Западный федеральный округ 11 20750,7 2947,7 14,6
Южный федеральный округ 13 12948,6 -4854,4 -28,5
Приволжский федеральный округ 14 13927,1 -3875,9 -23,1
Уральский федеральный округ 6 21341,2 3538,2 17,8
Сибирский федеральный округ 12 16471,3 -1331,7 -9,0
Дальневосточный федеральный округ 9 22795,8 4992,8 25,9
Средний показатель по РФ х 18109,3 х х


Таблица 1.3.2 – Вторая часть группировки федеральных округов РФ на основе сравнения среднемесячной номинальной начисленной заработной платы со средним показателем по России
Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, в руб. за 2009 г. Количество ФО В процентах к итогу Среднее значение признака, в руб.
меньше среднего по РФ 3 43 14 317,5
больше среднего по РФ 4 57 20 041,8
Итого 7 100 17 588,6

Также для наглядности перенесём данные, полученные в результате группировки, на круговую диаграмму (рис.1.2).


Рис. 1.2 – Группировка федеральных округов РФ на основе сравнения среднемесячной номинальной начисленной заработной платы со средним показателем по России
Результаты второй группировки говорят нам о том, что федеральных округов с заработной платой большей, чем в среднем по стране, количественно больше (в 4 ФО средняя з/п равна 20 041,5 руб.).


2 ВАРИАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ
Первым этапом вариационного анализа будет построение вариационного ряда. Количество значений показателя достаточно велико (83 значений), поэтому будет целесообразно построить интервальный вариационный ряд.
Минимальное и максимальное значения показателя:
ymin= 9 125,3 руб., ymax =46 480,5 руб..
Для определения числа интервалов в вариационном ряду воспользуемся формулой Стерджесса:
К=1+3,32?lgn, (2.1)

где n – количество единиц в ряду.
В нашем случае количество единиц в ряду равняется числу субъектов РФ, получаем:

К=1+3,32?lg83=7,37

В качестве длины интервала выберем удобное для восприятия ряда значение в интервале от величины l1, вычисляемой по формуле (2.2) до l2, вычисляемой по формуле (2.3)

l_1=(у_max-у_min)/K_1 , (2.2)

где у_max- максимальное значение признака в ряду;
? у?_min - минимальное значение признака в ряду;
? K?_1 - целая часть числа К.

l_2=(у_max-у_min)/K_2 , (2.3)

где K_2 - целая часть числа (К+1).

В нашем случае K_1=7, K_2 = 8.
Получаем:
l_1=(46 480,5-9 125,3)/7=5 336,5
l_2=(46 480,5-9 125,3)/8=4 669,4

Экспериментальным путем было выявлено, что наиболее удобное для восприятия ряда значение l =4 700.
Интервальный вариационный ряд примет, следующий вид (табл.2.1):

Таблица 2.1- Интервальный вариационный ряд, построенный по значениям показателя «Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, руб.» за 2009 г.
Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, руб. Число субъектов РФ
9 125-13 825 33
13 825-18 525 30
18 525-23 225 6
23 225-27 925 6
27 925-32 625 1
32 625-37 325 3
37 325-42 025 1
42 025-46 725 3
Итого 83


Изобразим данный вариационный ряд графически. Так как ряд является интервальным, графическим отображением будет являться гистограмма
(рис. 2.1).

Рис.2.1- Гистограмма распределения среднемесячной номинальной начисленной заработной платы.

Для удобства работы с данными построим также кумуляту и огиву.

Рис.2.2 - Кумулята и огива распределения субъектов РФ распределения среднемесячной номинальной начисленной заработной платы
Таким образом, кумулята ярко показывает, что 63 региона получают среднемесячную...
**************************************************************


Перейти к полному тексту работы


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


Смотреть похожие работы


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