Расчет и анализ статистических показателей
Описание данных, источник получения, рассматриваемый период и пространственные рамки. Характеристика используемых статистических показателей. Оценка абсолютных и относительных показателей динамики для выбранного показателя. Выявление наличия тренда.
Рубрика | Экономика и экономическая теория |
Вид | контрольная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 27.12.2017 |
Размер файла | 82,3 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Содержание
1. Общая характеристика исследуемой совокупности
1.1 Описание данных, источник получения, рассматриваемый период и пространственные рамки
1.2 Характеристика используемых статистических показателей, в том числе вид и единица измерения, тип интервальный или моментный)
1.3 Оценка среднего значения выбранного показателя
1.4 Оценка структурных средних (моды, медианы) на основе структурной группировки
1.5 Оценка показателей вариации
1.6 Графическое представление распределения значений (гистограмма, куммулята)
2. Оценка абсолютных и относительных показателей динамики для выбранного показателя
3. Выравнивание ряда методом скользящей средней
4. Выявление наличия тренда в рассматриваемых рядах (проверка гипотезы о разности средних у первой и второй половины ряда)
5. Аналитическое выравнивание (построение тренда), прогноз при помощи тренда на 3 периода вперед
Источники
1. Общая характеристика исследуемой совокупности
статистический показатель тренд динамика
1.1 Описание данных, источник получения, рассматриваемый период и пространственные рамки
В качестве исходных данных принимаем число преступлений, совершенных несовершеннолетними или при их соучастии. Данные получены с официального сайта Федеральной службы государственной статистики.
Преступность - социально-правовое явление, включающее преступления, совершенные на конкретной территории в течение определенного периода времени, и характеризующееся количественными и качественными показателями.
Зарегистрированное преступление - выявленное и официально взятое на учет общественно опасное деяние, предусмотренное уголовным законодательством.
Лица, совершившие преступления - официально взятые на учет правоохранительными органами, на которых заведены уголовные дела.
Источник: данные правоохранительных органов
Периодичность - годовая. В данной работе рассмотрены данные за 2005-2016гг.
Таблица 1
Число преступлений, совершенных отдельными категориями лиц: несовершеннолетними или при их соучастии
Год |
Число преступлений, тыс. |
|
2005 |
154,7 |
|
2006 |
150,3 |
|
2007 |
139,1 |
|
2008 |
116,1 |
|
2009 |
94,7 |
|
2010 |
78,5 |
|
2011 |
71,9 |
|
2012 |
64,3 |
|
2013 |
67,2 |
|
2014 |
59,5 |
|
2015 |
61,8 |
|
2016 |
53,7 |
1.2 Характеристика используемых статистических показателей, в том числе вид и единица измерения, тип интервальный или моментный)
Статистический показатель - это количественная характеристика социально-экономических явлений и процессов в условиях качественной определённости.
В данных заданиях используются абсолютные статистические показатели, а именно число преступлений, совершенных отдельными категориями лиц: несовершеннолетними или при их соучастии.
Абсолютные показатели отражают абсолютные размеры изучаемых статистических процессов и явлений соответствующих им в конкретных формах (число преступлений).
Формы учета абсолютных величин- натуральная, измеряется в числе преступлений.
Тип ряда динамики - интервальный. Динамический интервальный ряд содержит значения показателей за определенные периоды времени. В интервальном ряду уровни можно суммировать, получая объем явления за более длительный период, или так называемые накопленные итоги.
При изучении социально экономических явлений широко используется метод средних величин как особая форма статистического обобщения. Средняя величина - это обобщающая характеристика однотипных общественных явлений по одному количественному признаку которая показывает уровень этого признака отнесённый к единицы совокупности.
В статистике применяют различные виды средних величин: средняя арифметическая, средняя хронологическая, средняя гармоническая, средняя квадратическая и средняя геометрическая. Интервальные показатели описывают состояние и развитие явления и процесса за определённый период.
1.3 Оценка среднего значения выбранного показателя
Проранжируем ряд. Для этого сортируем его значения по возрастанию.
Таблица 2
Данные для расчета показателей
x |
|x - xср| |
(x-xср)2 |
|
53.7 |
38.95 |
1517.103 |
|
59.5 |
33.15 |
1098.923 |
|
61.8 |
30.85 |
951.723 |
|
64.3 |
28.35 |
803.723 |
|
67.2 |
25.45 |
647.703 |
|
71.9 |
20.75 |
430.563 |
|
78.5 |
14.15 |
200.223 |
|
94.7 |
2.05 |
4.203 |
|
116.1 |
23.45 |
549.903 |
|
139.1 |
46.45 |
2157.603 |
|
150.3 |
57.65 |
3323.523 |
|
154.7 |
62.05 |
3850.203 |
|
1111.8 |
383.3 |
15535.39 |
Простая средняя арифметическая
1.4 Оценка структурных средних (моды, медианы) на основе структурной группировки
Медианой ряда чисел называется число, стоящее посередине упорядоченного по возрастанию ряда чисел (в случае, если количество чисел нечётное). Если же количество чисел в ряду чётно, то медианой ряда является полусумма двух стоящих посередине чисел упорядоченного по возрастанию ряда.
Записываем все числа ряда в порядке возрастания:
53,7 59,5 61,8 64,3 67,2 71,9 78,5 94,7 116,1 139,1 150,3 154,7
Количество чисел в ряду чётно, поэтому медиана этого ряда будет равна полусумме двух средних чисел:
.
Мода - наиболее часто встречающееся значение признака у единиц данной совокупности. Мода отсутствует (имеются несколько показателей с одинаковым значением частоты).
1.5 Оценка показателей вариации
Абсолютные показатели вариации
Размах вариации - разность между максимальным и минимальным значениями признака первичного ряда.
R = xmax - xmin = 154.7 - 53.7 = 101
Среднее линейное отклонение - вычисляют для того, чтобы учесть различия всех единиц исследуемой совокупности.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Каждое значение ряда отличается от другого в среднем на 31.94
Дисперсия - характеризует меру разброса около ее среднего значения (мера рассеивания, т.е. отклонения от среднего).
Несмещенная оценка дисперсии - состоятельная оценка дисперсии (исправленная дисперсия).
Размещено на http://www.allbest.ru/
Среднее квадратическое отклонение.
Каждое значение ряда отличается от среднего значения 92.65 в среднем на 35.98
Оценка среднеквадратического отклонения.
Относительные показатели вариации.
К относительным показателям вариации относят: коэффициент осцилляции, линейный коэффициент вариации, относительное линейное отклонение.
Коэффициент вариации - мера относительного разброса значений совокупности: показывает, какую долю среднего значения этой величины составляет ее средний разброс.
Поскольку v>30%,но v<70%, то вариация умеренная.
Линейный коэффициент вариации или Относительное линейное отклонение - характеризует долю усредненного значения признака абсолютных отклонений от средней величины.
Коэффициент осцилляции - отражает относительную колеблемость крайних значений признака вокруг средней.
Показатели формы распределения.
Степень асимметрии.
Симметричным является распределение, в котором частоты любых двух вариантов, равностоящих в обе стороны от центра распределения, равны между собой.
Наиболее точным и распространенным показателем асимметрии является моментный коэффициент асимметрии.
As = M3/s3
где M3 - центральный момент третьего порядка.
s - среднеквадратическое отклонение.
M3 = 367712.66/12 = 30642.72
Положительная величина указывает на наличие правосторонней асимметрии
Доверительный интервал для дисперсии.
Вероятность выхода за нижнюю границу равна P(ч2n-1 < hH) = (1-г)/2 = (1-0.954)/2 = 0.023. Для количества степеней свободы k = 11 по таблице распределения ч2 находим:
ч2(11;0.023) = 21.92005.
Случайная ошибка дисперсии нижней границы:
Вероятность выхода за верхнюю границу равна
P(ч2n-1 ? hB) = 1 - P(ч2n-1 < hH) = 1-0.023 = 0.977.
Для количества степеней свободы k = 11, по таблице распределения ч2 находим:
ч2(11;0.977) = 21.92005.
Случайная ошибка дисперсии верхней границы:
Таким образом, интервал (708.73;708.73) покрывает параметр S2 с надежностью г = 0.954
Доверительный интервал для среднеквадратического отклонения.
S(1-q) < у < S(1+q)
Найдем доверительный интервал для среднеквадратического отклонения с надежностью г = 0.954 и объему выборки n = 12
По таблице q=q(г ; n) определяем параметр q(0.954;12) = 0.55
37.58(1-0.55) < у < 37.58(1+0.55)
16.911 < у < 58.249
Таким образом, интервал (16.911;58.249) покрывает параметр у с надежностью г = 0.954
1.6 Графическое представление распределения значений (гистограмма, куммулята)
Рисунок 1 Гистограмма распределения значений
Рисунок 2 Кумуллята накопленных частот за рассматриваемый период
2. Оценка абсолютных и относительных показателей динамики для выбранного показателя
Для расчета показателей динамики на постоянной базе каждый уровень ряда сравнивается с одним и тем же базисным уровнем. Исчисляемые при этом показатели называются базисными.
Для расчета показателей динамики на переменной базе каждый последующий уровень ряда сравнивается с предыдущим. Вычисленные таким способом показатели динамики называются цепными.
Важнейшим статистическим показателем динамики является абсолютный прирост, который определяется в разностном сопоставлении двух уровней ряда динамики в единицах измерения исходной информации.
Абсолютный прирост
цепной прирост: ?yц = yi - yi-1
базисный прирост: ?yб = yi - y1
Темпы прироста характеризуют абсолютный прирост в относительных величинах. Исчисленный в процентах темп прироста показывает, на сколько процентов изменился сравниваемый уровень с уровнем, принятым за базу сравнения.
Темп прироста
цепной темп прироста: Tпрцi = ?yi / yi-1
базисный темп прироста: Tпpб = ?yбi / y1
Распространенным статистическим показателем динамики является темп роста. Он характеризует отношение двух уровней ряда и может выражаться в виде коэффициента или в процентах.
Темп роста
цепной темп роста: Tpцi = yi / yi-1
базисный темп роста: Tpб = yбi / y1
Абсолютное значение 1% прироста
цепной: 1%цi = yi-1 / 100%
базисный: 1%б = yб / 100%
Темп наращения
Важным статистическим показателем динамики социально-экономических процессов является темп наращивания, который в условиях интенсификации экономики измеряет наращивание во времени экономического потенциала
Tн = ?yцi / y1
Таблица 3
Цепные показатели ряда динамики
Период |
Число преступлений, преступлений |
Абсолютный прирост |
Темп прироста, % |
Темпы роста, % |
Абсолютное содержание 1% прироста |
Темп наращения, % |
|
2005 |
154.7 |
- |
- |
100 |
- |
0 |
|
2006 |
150.3 |
-4.4 |
-2.84 |
97.16 |
1.547 |
-2.84 |
|
2007 |
139.1 |
-11.2 |
-7.45 |
92.55 |
1.503 |
-7.24 |
|
2008 |
116.1 |
-23 |
-16.53 |
83.47 |
1.391 |
-14.87 |
|
2009 |
94.7 |
-21.4 |
-18.43 |
81.57 |
1.161 |
-13.83 |
|
2010 |
78.5 |
-16.2 |
-17.11 |
82.89 |
0.947 |
-10.47 |
|
2011 |
71.9 |
-6.6 |
-8.41 |
91.59 |
0.785 |
-4.27 |
|
2012 |
64.3 |
-7.6 |
-10.57 |
89.43 |
0.719 |
-4.91 |
|
2013 |
67.2 |
2.9 |
4.51 |
104.51 |
0.643 |
1.87 |
|
2014 |
59.5 |
-7.7 |
-11.46 |
88.54 |
0.672 |
-4.98 |
|
2015 |
61.8 |
2.3 |
3.87 |
103.87 |
0.595 |
1.49 |
|
2016 |
53.7 |
-8.1 |
-13.11 |
86.89 |
0.618 |
-5.24 |
|
Итого |
1111.8 |
В 2016 году по сравнению с 2015 годом Число преступлений уменьшилось на 8.1 преступлений или на 13.1%
Максимальный прирост наблюдается в 2013 году (2.9 преступлений).
Минимальный прирост зафиксирован в 2008 году (-23 преступлений).
Темп наращения показывает, что тенденция ряда убывающая, что свидетельствует о замедлении Числа преступлений.
Таблица 4
Базисные показатели ряда динамики
Период |
Число преступлений, преступлений |
Абсолютный прирост |
Темп прироста, % |
Темпы роста, % |
|
2005 |
154.7 |
- |
- |
100 |
|
2006 |
150.3 |
-4.4 |
-2.84 |
97.16 |
|
2007 |
139.1 |
-15.6 |
-10.08 |
89.92 |
|
2008 |
116.1 |
-38.6 |
-24.95 |
75.05 |
|
2009 |
94.7 |
-60 |
-38.78 |
61.22 |
|
2010 |
78.5 |
-76.2 |
-49.26 |
50.74 |
|
2011 |
71.9 |
-82.8 |
-53.52 |
46.48 |
|
2012 |
64.3 |
-90.4 |
-58.44 |
41.56 |
|
2013 |
67.2 |
-87.5 |
-56.56 |
43.44 |
|
2014 |
59.5 |
-95.2 |
-61.54 |
38.46 |
|
2015 |
61.8 |
-92.9 |
-60.05 |
39.95 |
|
2016 |
53.7 |
-101 |
-65.29 |
34.71 |
|
Итого |
1111.8 |
В 2016 году по сравнению с 2005 годом Число преступлений уменьшилось на 101 преступлений или на 65.3%
Расчет средних характеристик рядов.
Средний уровень ряда y динамики характеризует типическую величину абсолютных уровней.
Средний уровень интервального ряда рассчитывается по формуле:
Среднее значение Числа преступлений с 2005 по 2016 составило 92.65 преступлени
Средний темп роста
В среднем за весь период рост анализируемого показателя составил 0.9083
Средний темп прироста
В среднем Число преступлений ежегодно сокращалось на 9.2%.
Средний абсолютный прирост представляет собой обобщенную характеристику индивидуальных абсолютных приростов ряда динамики.
Средний абсолютный прирост
С каждым годом Число преступлений в среднем уменьшалось на 9.18 преступлений.
3. Выравнивание ряда методом скользящей средней
Одним из эмпирических методов является метод скользящей средней. Этот метод состоит в замене абсолютных уровней ряда динамики их средними арифметическими значениями за определенные интервалы. Выбираются эти интервалы способом скольжения: постепенно исключаются из интервала первые уровни и включаются последующие.
Таблица 5
Выравнивание методом скользящей средней
t |
y |
ys |
Формула |
(y - ys)2 |
|
1 |
154.7 |
- |
- |
- |
|
2 |
150.3 |
148.033 |
(154.7 + 150.3 + 139.1)/3 |
5.138 |
|
3 |
139.1 |
135.167 |
(150.3 + 139.1 + 116.1)/3 |
15.471 |
|
4 |
116.1 |
116.633 |
(139.1 + 116.1 + 94.7)/3 |
0.284 |
|
5 |
94.7 |
96.433 |
(116.1 + 94.7 + 78.5)/3 |
3.004 |
|
6 |
78.5 |
81.7 |
(94.7 + 78.5 + 71.9)/3 |
10.24 |
|
7 |
71.9 |
71.567 |
(78.5 + 71.9 + 64.3)/3 |
0.111 |
|
8 |
64.3 |
67.8 |
(71.9 + 64.3 + 67.2)/3 |
12.25 |
|
9 |
67.2 |
63.667 |
(64.3 + 67.2 + 59.5)/3 |
12.484 |
|
10 |
59.5 |
62.833 |
(67.2 + 59.5 + 61.8)/3 |
11.111 |
|
11 |
61.8 |
58.333 |
(59.5 + 61.8 + 53.7)/3 |
12.018 |
|
12 |
53.7 |
- |
- |
- |
|
82.112 |
Стандартная ошибка (погрешность) рассчитывается по формуле:
где i = (t-m-1, t)
4. Выявление наличия тренда в рассматриваемых рядах (проверка гипотезы о разности средних у первой и второй половины ряда)
Разбиваем ряд на 2 половины.
Таблица 6
Ряд, деленный на две половины
Год |
Число преступлений |
Год |
Число преступлений |
|
2005 |
154,7 |
2011 |
71,9 |
|
2006 |
150,3 |
2012 |
64,3 |
|
2007 |
139,1 |
2013 |
67,2 |
|
2008 |
116,1 |
2014 |
59,5 |
|
2009 |
94,7 |
2015 |
61,8 |
|
2010 |
78,5 |
2016 |
53,7 |
Рассчитываем для каждой группы среднюю величину:
тыс.преступлений
тыс.преступлений
На основе расчетов можно выдвинуть гипотезу о различии средних. Проверка гипотезы осуществляется на основе t-критерия Стьюдента, который рассчитывается по формуле:
,
- среднеквадратическое отклонение разности средних, рассчитывается по формуле:
Проведем дополнительные расчеты, результаты которых представлены в табл.7
Таблица 7
Дополнительные расчеты для первой и второй группы
Год |
Число преступлений |
|||
2005 |
154,7 |
32,467 |
1054,084 |
|
2006 |
150,3 |
28,067 |
787,738 |
|
2007 |
139,1 |
16,867 |
284,484 |
|
2008 |
116,1 |
-6,133 |
37,618 |
|
2009 |
94,7 |
-27,533 |
758,084 |
|
2010 |
78,5 |
-43,733 |
1912,604 |
|
Итого |
4834,613 |
|||
2011 |
71,9 |
8,833 |
78,028 |
|
2012 |
64,3 |
1,233 |
1,521 |
|
2013 |
67,2 |
4,133 |
17,084 |
|
2014 |
59,5 |
-3,567 |
12,721 |
|
2015 |
61,8 |
-1,267 |
1,604 |
|
2016 |
53,7 |
-9,367 |
87,734 |
|
Итого |
198,693 |
Рассчитаем дисперсию:
тыс.преступлений;
тыс.преступлений;
тыс.преступлений;
Далее необходимо сравнить полученное значение tэмп с теоретическим значением t-распределения Стьюдента. Если tэмп<tкрит, то гипотеза H0 принимается, в противном случае нулевая гипотеза отвергается и принимается альтернативная гипотеза.
Табличное значение tкрит равняется 2,23 при допущении возможности риска сделать ошибочное суждение в пяти случаях из ста (уровень значимости=5 % или 0,05).
Рассчитанное значение t больше табличного, значит можно сделать вывод об отсутствии тренда в рассматриваемых рядах.
5. Аналитическое выравнивание (построение тренда), прогноз при помощи тренда на 3 периода вперед
Линейное уравнение регрессии имеет вид y = a1x + a0
1. Находим параметры уравнения методом наименьших квадратов.
Система уравнений МНК:
a0n + a1?x = ?y
a0?x + a1?x2 = ?y * x
x |
y |
x2 |
y2 |
x y |
|
1 |
154.7 |
1 |
23932.09 |
154.7 |
|
2 |
150.3 |
4 |
22590.09 |
300.6 |
|
3 |
139.1 |
9 |
19348.81 |
417.3 |
|
4 |
116.1 |
16 |
13479.21 |
464.4 |
|
5 |
94.7 |
25 |
8968.09 |
473.5 |
|
6 |
78.5 |
36 |
6162.25 |
471 |
|
7 |
71.9 |
49 |
5169.61 |
503.3 |
|
8 |
64.3 |
64 |
4134.49 |
514.4 |
|
9 |
67.2 |
81 |
4515.84 |
604.8 |
|
10 |
59.5 |
100 |
3540.25 |
595 |
|
11 |
61.8 |
121 |
3819.24 |
679.8 |
|
12 |
53.7 |
144 |
2883.69 |
644.4 |
|
78 |
1111.8 |
650 |
118543.66 |
5823.2 |
|
6.5 |
92.65 |
54.167 |
9878.638 |
485.267 |
Для наших данных система уравнений имеет вид:
12a0 + 78a1 = 1111.8
78a0 + 650a1 = 5823.2
Из первого уравнения выражаем а0 и подставим во второе уравнение
Получаем a0 = 156.445, a1 = -9.815
Уравнение регрессии:
y = -9.815 x + 156.445
Эмпирические коэффициенты регрессии a и b являются лишь оценками теоретических коэффициентов вi, а само уравнение отражает лишь общую тенденцию в поведении рассматриваемых переменных.
Коэффициент регрессии b = -9.815 показывает среднее изменение результативного показателя (в единицах измерения у) с изменением периода времени t на единицу его измерения. В данном примере с увеличением t на 1 единицу, y изменится в среднем на -9.815.
2. Анализ точности определения оценок параметров уравнения регрессии.
Дисперсия ошибки уравнения.
где m = 1 - количество влияющих факторов в модели регрессии.
Стандартная ошибка уравнения.
Интервальный прогноз.
Определим среднеквадратическую ошибку прогнозируемого показателя.
Uy = yn+L ± K
Где
L - период упреждения; уn+L - точечный прогноз по модели на (n + L)-й момент времени; n - количество наблюдений во временном ряду; Sy - стандартная ошибка прогнозируемого показателя; Tтабл - табличное значение критерия Стьюдента для уровня значимости б и для числа степеней свободы, равного n-2.
По таблице Стьюдента находим Tтабл
Tтабл (n-m-1;б/2) = (;) = 2.228
Точечный прогноз, t = 13: y(13) = -9.815*13 + 156.445 = 28.85
28.85 - 34.71 = -5.86 ; 28.85 + 34.71 = 63.56
Интервальный прогноз:
t = 13: (-5.86;63.56)
Точечный прогноз, t = 14: y(14) = -9.815*14 + 156.445 = 19.04
19.04 - 35.92 = -16.88 ; 19.04 + 35.92 = 54.96
Интервальный прогноз:
t = 14: (-16.88;54.96)
Точечный прогноз, t = 15: y(15) = -9.815*15 + 156.445 = 9.23
9.23 - 37.26 = -28.03 ; 9.23 + 37.26 = 46.49
Интервальный прогноз:
t = 15: (-28.03;46.49)
Источники
1. Федеральная служба государственной статистики (электр. ресурс). Режим доступа: http://www.gks.ru/.
2. Прикладная экономика (электр. ресурс). Режим доступа: http://www.buildeconomic.ru/.
3. Энциклопедия экономиста (электр. ресурс). Режим доступа: http://www.grandars.ru/.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Характеристика исследуемой совокупности. Оценка абсолютных и относительных показателей динамики. Выравнивание ряда методом скользящей средней. Выявление тренда в рассматриваемых рядах (проверка гипотезы о разности средних у первой и второй половины ряда).
контрольная работа [856,7 K], добавлен 23.10.2012Расчет объема продукции и стоимости основных производственных фондов. Определение средней урожайности по району. Расчет абсолютных и относительных показателей вариации. Вычисление моды и медианы. Расчет динамики и темпа роста производства чугуна.
контрольная работа [254,0 K], добавлен 04.04.2011Система статистических показателей: абсолютные, относительные, средние величины, порядок и область их применения. Особенности индексов количественных и качественных показателей. Приведение рядов динамики к одному основанию, расчет коэффициент опережения.
контрольная работа [220,7 K], добавлен 12.01.2012Организация статистики и источники статистических данных. Наблюдение по способу регистрации данных. Выявление и изучение связи и взаимозависимости между явлениями. Система статистических показателей. Определение средних и относительных величин.
контрольная работа [53,6 K], добавлен 27.01.2011Оценка абсолютных и относительных показателей динамики. Проверка гипотезы на основе t-критерия Стьюдента. Аналитическое выравнивание при помощи тренда. Анализ колеблемости, расчет индексов сезонности. Экспоненциальное сглаживание динамического ряда.
курсовая работа [955,8 K], добавлен 20.04.2011Статистика денежного обращения, инфляции и цен. Построение сводки и ряда распределения. Характеристика используемых статистических показателей. Расчет средних величин и показателей вариации, ошибок выборки. Корреляционный анализ количественных признаков.
контрольная работа [564,1 K], добавлен 13.09.2012Организационно-производственная характеристика строительства Орловской области. Расчет и анализ статистических показателей объема строительных работ (темп роста, прироста, средние показатели рядов динамики), математических функций при построении тренда.
курсовая работа [446,1 K], добавлен 22.07.2011Характеристика используемых статистических показателей. Графическое представление распределения значений (гистограмма, куммулята). Оценка структурных средних (моды, медианы) на основе структурной группировки. Выравнивание ряда методом скользящей средней.
контрольная работа [464,1 K], добавлен 29.10.2014Общая теория статистики как одна из основных дисциплин в системе экономического образования. Расчет и анализ обобщающих статистических показателей. Статистические методы, их возможности и границы применения. Индивидуальные индексы потребительских цен.
курсовая работа [1,2 M], добавлен 16.11.2010Группировка данных с равными интервалами. Определение показателей степени выполнения плана по выпуску изделий. Расчет средней тарифной заработной платы работников и коэффициент вариации данного показателя за месяц. Исчисление общего индекса цен.
контрольная работа [209,5 K], добавлен 24.09.2012Статистические таблицы, их виды. Требования к их составлению и оформлению. Расчет относительных величин динамики фактического выпуска продукции; общих индексов ее себестоимости, цен, физического объёма. Определение показателей вариации зарплаты рабочих.
контрольная работа [46,4 K], добавлен 11.12.2014Структурная и аналитическая группировка статистических наблюдений. Анализ динамики выполненных работ на предприятии с помощью расчета статистических показателей и средних характеристик. Анализ перевозок грузов с помощью расчета индексов сезонности.
курсовая работа [647,1 K], добавлен 25.03.2014Трудовые показатели как объект статистического изучения. Применение балансового метода в изучении трудовых показателей. Система статистических показателей трудовых и материальных ресурсов. Анализ результатов статистических компьютерных расчетов.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 15.01.2011Порядок группировки территорий с определенным уровнем фондовооруженности, расчет доли занятых. Расчёт средних значений каждого показателя с указанием вида и формы использованных средних гармонических, абсолютных и относительных показателей вариации.
контрольная работа [45,5 K], добавлен 10.11.2010Построение интервального ряда распределения по группировочному признаку. Характеристика отклонения распределения частот от симметричной формы, расчет показателей эксцесса и ассиметрии. Анализ показателей бухгалтерского баланса или отчёта о прибылях.
контрольная работа [102,4 K], добавлен 19.10.2014Группировка указанных данных с равными интервалами. Вычисление среднего арифметического, дисперсии и среднего квадратичного отклонения. Расчет коэффициентов вариации. Определение базисных показателей динамики. Построение столбиковых и круговых диаграмм.
контрольная работа [281,7 K], добавлен 24.09.2012Ряды распределения, их характеристики. Расчет показателей ряда динамики и индекса сезонности. Средний процент выполнения плана по выпуску продукции. Разница статистических характеристик генеральной и выборочной совокупности. Предельная ошибка доли.
курсовая работа [2,5 M], добавлен 15.12.2014Расчет статистических показателей оплаты труда с использованием пакета прикладных программ MS Excel. Среднегодовая заработная плата работника. Распределения предприятий по среднегодовой заработной плате. Расчет относительных показателей интенсивности.
курсовая работа [131,3 K], добавлен 26.05.2009Расчет показателей динамики стоимости имущества ОАО "Сургутнефтегаз". Построение линейного уравнения тренда роста балансовой стоимости имущества. Однофакторный дисперсионный анализ. Параметры уравнения регрессии. Значимость коэффициента корреляции.
дипломная работа [146,6 K], добавлен 29.11.2014Статистический анализ экономической информации на примере показателей урожайности. Закон распределения и корреляционной связи, количественная оценка рисков. Построение, сглаживание и анализ структуры временного ряда, выделение тренда и прогнозирование.
курсовая работа [742,8 K], добавлен 03.09.2013