Исследования динамики численности занятого населения Российской Федерации

Размещено на http://www.allbest.ru/

Содержания

занятый население вариационный российский

Введение

1. Использование метода сводки и группировки в исследовании показателей численности занятого населения Российской Федерации

2. Вариационный анализ и его применение в исследовании показателей численности занятого населения Российской Федерации

3. Исследования динамики численности занятого населения Российской Федерации

Заключение

Список использованных источников



Введение

Статистика изучает население и как социальную (т.е. совокупность лиц, проживающих на определенной территории), и как экономическую категорию (а именно как участника процесса производства и потребителя его результатов).

Данные о занятости населения имеют большое научное и практическое значение. С экономическими преобразованиями, проводимыми в стране, возрастают потребности в разносторонних и детальных сведениях о состоянии занятости населения, повышается значимость социального аспекта этих сведений.

Полная и точная информация о населении и трудовых ресурсах необходима для объективной оценки уровня социально-экономического развития как в стране в целом, так и в отдельных регионах, своевременного выявления тенденций, прогнозирования их развития, разработки новых законодательных актов, принятия управленческих решений органами власти и организации их практической деятельности по реализации социальной политики.

Цель написание курсовой работы заключается в исследование показателей численности занятого населения Российской Федерации.

Для реализации поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

Провести исследование методов сводки и группировки показателей численности занятого населения Российской Федерации;

Изучить вариационный анализ и его применение в исследовании показателей численности занятого населения Российской Федерации;

Изучить динамику численности занятого населения Российской Федерации;

Подвести итоги.

В ходе работы были использованы статистический, монографический, исторический и расчетно-конструктивный методы.

При написании курсовой работы были использованы учебные пособия по статистике, а также данные статистических сборников за последние 10 лет.

Структура курсовой работы включает в себя введение, три теоретических вопроса, заключение, список использованных источников.

Объём курсовой работы составляет 32 страницы печатного текста.



1. Использование метода сводки и группировки в исследовании показателей численности занятого населения Российской Федерации

Статистическая сводка является следующим после статистического наблюдения этапом статистической работы. Её задача заключается в том, чтобы привести собранную информацию и материалы в определенный порядок, систематизировать и на этой основе дать сводную характеристику всей изучаемой совокупности.

Статистическая сводка - комплекс последовательных операций по первичной обработке данных с целью выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению. Это научно-организованная обработка материалов наблюдения, включающая подсчет групповых и общих итогов, систематизацию, группировку данных и составление таблиц.

Различают два вида сводки: простую и сложную. При прост о сводке производится подсчет общих итогов по изучаемой совокупности. При сложной сводке производится группировка единиц наблюдения, подсчет итогов по каждой группе и по своей совокупности, и представление результатов группировки в виде статистических таблиц.

Сводка называется децентрализованной если единое руководство работой осуществляется из центра, а непосредственная работа проводится на местах (обычно используется при обработке статистической отчетности).

Если же сбор и обработка данных проводится в одном месте, то сводка называется централизованной. Централизованная сводка обычно используется для обработки материалов единовременных статистических обследований.

Проведению статистической сводки и группировки предшествует разработка программы статистического наблюдения, состоящая из нескольких этапов: выбор группировочного признака, разработка системы статистических показателей.

Сводка состоит из следующих этапов:

Выбор группировочного признака;

Определение порядка формирования групп;

Разработка системы статистических показателей для характеристики отдельных групп и совокупности в целом;

Разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки.

Чаще всего простые итоговые сводки не удовлетворяют исследователя, так как они дают слишком общие представления об изучаемом явлении. Поэтому статистический материал подвергается группировке.

Группировка -- это метод, при котором вся исследуемая совокупность разделяется на группы по какому-то существенному признаку. Например, группировка предприятий по формам собственности или группировка населения по размеру среднедушевого дохода.

Третий этап статистического исследования состоит в том, что с помощью обобщающих статистических показателей: относительных и средних величин, показателей вариации и динамики, экономических индексов, а также с помощью табличного и графического методов осуществляется анализ полученных данных.

Группировка представляет собой способ подразделения рассматриваемой совокупности данных на однородные по изучаемым признакам группы. Это делается с целью изучения структуры этой совокупности либо взаимосвязей между отдельными элементами этой совокупности. С помощью группировки можно выявить влияние отдельных единиц на средние итоговые показатели. Так, например, группировка рабочих данной организации по уровню производительности труда используется с целью выявления влияния высокой производительности труда отдельных рабочих на среднюю производительность по организации и для определения резерва, кроющегося в повышении производительности труда всех рабочих до уровня передовых рабочих.

В зависимости от решаемых задач различают типологические, структурные и аналитические группировки:

Типологическая группировка -- представляет собой разделение исследуемой совокупности на однородные группы. (группировка предприятий по формам собственности)

Структурная группировка -- группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-то варьирующему признаку. (группировка населения по уровню дохода). Анализ статистических данных структурных группировок, взятых за ряд периодов показывает изменение структуры изучаемых явлений, то есть структурные сдвиги.

Аналитическая (факторная) группировка -- позволяет выявить взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками. (группировка банков по сумме уставного капитала, величине активов и балансовой прибыли)

В процессе проведения экономического анализа, как правило, применяются два основных вида группировок: структурные и аналитические.

Структурные группировки используются с целью исследования состава и структуры совокупности данных, а также с целью изучения тех изменений в этой совокупности, которые имеют место в соответствии с выбранным изменяющимся признаком.

Аналитическая же группировка используется для исследования взаимных связей, существующих между показателями, характеризующими рассматриваемую совокупность данных. В этих условиях один из показателей является обобщающим, результативным, а другие показатели рассматриваются как факторы, влияющие на обобщающий показатель.

Принципы построения группировок

1. Выбор группировочного признака

В зависимости от вида группировочных признаков различают группировки по количественным и качественным (атрибутивным) признакам.

2. Определение числа групп:

Если в основании группировки атрибутивный (качественный) признак, то количество групп равняется количеству значений этого признака

Если в основании группировки лежит количественный признак, то число групп определяют по формуле Стерджесса:

n= 1 + 3,322 * lgN, (1)

где n- число групп;

N- число единиц совокупности.

3. Выбор интервала группировки:

Интервал группировки -- это значение варьирующего признака, лежащее в определенных пределах. Нижняя граница интервала -- это значение наименьшего признака в интервале. Верхняя граница -- это наибольшее значение в интервале.

Величина интервала -- это разница между верхней и нижней границами.

Интервалы группировок могут быть равными и неравными.

Равные интервалы применяются в тех случаях, когда значение количественного признака внутри совокупности изменяется равномерно.

Величина равных интервалов определяется по формуле:

i = (Xmax - Xmin) / n, (2)

где i - величина интервала

Xmax - максимальное значение признака совокупности

Xmin - минимальное значение признака совокупности

n - число групп

На основании данных представленных в таблице 1 построим сводку и группировку статистических показателей численности занятого населения Российской федерации.

Таблица 1 - Численность занятого населения Российской Федерации

Год	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016
Численность занятого (тыс. чел.)	69189	70813	70603	69362	69934	70957	71545	71391	71539	72321	76636

Построим ранжированный ряд:

69189; 69362; 69934; 70603; 70813; 70957; 71391; 71545; 71539; 72324; 76636.

Количество групп по формуле Стерджесса:

n = 1 + 3,322 lg11 = 4

Величина интервала составляет:

i = (76636 - 69189) / 4 = 1861,9 тыс. чел.

Образуем группы (таб. 2)

Таблица 2 - Группировка ряда распределения

Варианты x	69189-71050,8	71050,8-72912,6	72912,6-74774,4	74774,4-76636,2
Частоты f	6	4	0	1

Результаты построения отобразим в таблице 3.

Таблица 3 - Ряд распределения численности по занятому населения Российской Федерации

№ п/п	Группировка по занятости населения млн. чел.	Кол-во лет	Численность занятого населения млн. чел.
I	69189-71050,8	6	42083
II	71050,8-72912,6	4	28678
III	72912,6-74774,4	0	0
IV	74774,4-76636,2	1	7663
	Итого:	11	78424

Ряд распределения показателей численности безработного населения, можно представить с помощью графического метода, построив гистограмму, полигон и кумуляту ряда распределения (рис. 1,2,3)

Рис.1 Гистограмма уровня занятого населения Российской Федерации.

Рис.2 Полигон уровня занятого населения Российской Федерации.



Рис.3. Кумулята уровня занятого населения Российской Федерации.

Основании выше изложенных данных можно сделать вывод, что наибольшая численность занятого населения 42083 приходится на I группу, которая включает 6 лет и колеблется в интервале от 69189-71050,8 тыс.чел. Наименьшая численность занятого населения составляет 0 тыс.чел. приходится на III группу, которая включает 0 лет и колеблется в интервале от 72912,6-74774,4 тыс.чел.

2. Вариационный анализ и его применения в исследовании показателей численности занятого населения

Вариация -- различие значений какого-либо признака у разных единиц совокупности за один и тот же промежуток времени. Причиной возникновения вариации являются различные условия существования разных единиц совокупности. Вариация -- необходимое условие существования и развития массовых явлений. Определение вариации необходимо при организации выборочного наблюдения, статистическом моделировании и планировании экспертных опросов. По степени вариации можно судить об однородности совокупности, устойчивости значений признака, типичности средней, о взаимосвязи между какими-либо признаками.

Для измерения вариации признака используют как абсолютные, так и относительные показатели.

К абсолютным показателям вариации относят: размах вариации, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение, дисперсию.

К относительным показателям вариации относят: коэффициент осцилляции, линейный коэффициент вариации, относительное линейное отклонение и др.

Размах вариации R. Это самый доступный по простоте расчета абсолютный показатель, который определяется как разность между самым большим и самым малым значениями признака у единиц данной совокупности:

R = xmax - xmin (3)

где xmax и xmin - соответственно максимальное и минимальное значения.

Для обобщенной характеристики различий в значениях признака вычисляют средние показатели вариации, основанные на учете отклонений от средней арифметической. За отклонение от средней принимается разность .

При этом во избежании превращения в нуль суммы отклонений вариантов признака от средней (нулевое свойство средней) приходится либо не учитывать знаки отклонения, то есть брать эту сумму по модулю , либо возводить значения отклонений в квадрат .

Среднее линейное отклонение определяется как средняя арифметическая абсолютных значений отклонений отдельных вариантов от их средних арифметических.

Формула среднего линейного отклонения (простая):

(4)

где | хi- хср | - абсолютные значения отклонений отдельных вариантов от их средней величины, т.е. в виде абсолютных значений по модулю;

n - число членов ряда.

2. Формула среднего линейного отклонения (взвешенная):

(5)

Среднее линейное отклонение обладает большим преимуществом перед размахом вариации в отношении полноты характеристики колеблемости признака. Однако при этом нарушается элементарное правило математики, так как отклонение от среднего значения признака складывается без учета знаков. Это обстоятельство вынуждает искать такой показатель вариации, который был бы лишен и этого недостатка. Хотя в некоторых случаях, суммирование показателей без учета знаков имеет экономический смысл. Например, в практической статистике оборот внешней торговли страны определяется как сумма экспорта и импорта, общий оборот рабочей силы -- как сумма принятых и уволенных.

Наиболее совершенной характеристикой вариации является среднее квадратическое откложение, которое называют стандартом (или стандартным отклонение). Среднее квадратическое отклонение () равно квадратному корню из среднего квадрата отклонений отдельных значений признака от средней арифметической:

Среднее квадратическое отклонение простое:

(6)

Среднее квадратическое отклонение взвешенное применяется для сгруппированных данных:

(7)

Между средним квадратическим и средним линейным отклонениями в условиях нормального распределения имеет место следующее соотношение: ~ 1,25.

Среднее квадратическое отклонение, являясь основной абсолютной мерой вариации, используется при определении значений ординат кривой нормального распределения, в расчетах, связанных с организацией выборочного наблюдения и установлением точности выборочных характеристик, а также при оценке границ вариации признака в однородной совокупности.

Дисперсия - представляет собой средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от их средней величины.

Дисперсия простая:

(8)

Дисперсия взвешенная:



(9)

Расчет дисперсии можно упростить. Для этого используется способ отсчета от условного нуля (способ моментов), если имеют место равные интервалы в вариационном ряду.

Кроме показателей вариации, выраженных в абсолютных величинах, в статистическом исследовании используются показатели вариации (V), выраженные в относительных величинах, особенно для целей сравнения колеблемости различных признаков одной и той же совокупности или для сравнения колеблемости одного и того же признака в нескольких совокупностях.

Данные показатели рассчитываются как отношение размаха вариации к средней величине признака (коэффициент осцилляции), отношение среднего линейного отклонения к средней величине признака (линейный коэффициент вариации), отношение среднего квадратического отклонения к средней величине признака (коэффициент вариации) и, как правило, выражаются в процентах.

Относительные показатели.

Относительный размах вариации (коэффициент осцилляции) - это отношение размаха вариации к средней, в процентах. Отражает относительную колеблемость крайних значений признака вокруг средней. . Линейный коэффициент вариации характеризует долю усредненного значения абсолютного отклонения от средней величины.

(10)



Относительное отклонение по модулю (линейный коэффициент вариации). С помощью линейного коэффициента вариации можно сравнивать вариацию разных совокупностей, потому что в отличие от среднего линейного отклонения его значение не зависит от единиц измерения X.

(11)

Коэффициент вариации - мера относительного разброса случайной величины; показывает, какую долю среднего значения этой величины составляет её средний разброс. Коэффициент вариации равен отношению стандартного отклонения к среднему значению.

(12)

По данным формулам определим показатели численности занятого населения в Российской Федерации за 2006-2016гг., характеризующие следующими данными (табл. 4)

Таблица 4 - Вариационный анализ численности занятого населения Российской Федерации

Группировка численности занятого населения тыс. чел.	Кол-во лет f	x'	x'*f	x-x?	(x-xЇ )І	(x-xЇ )І *f
69189-71050,8	6	70119,9	420719,4	-1185,1	1404462,01	-8426772,1
71050,8-72912,6	4	71981,7	287926,8	676,7	457923	1831692
72912,6-74774,4	0	73843,5	0	2538,5	6443982,25	0
74774,4-76636,2	1	75705,3	75705,3	4400,3	19362640,1	19362640,1
Итого:	11	-	784351,5	-	-	12767560



Определим средний уровень численности занятого населения:

x? = 784351,5/11= 71305

Определим размах численности занятого населения:

1) R= 76636-69189=7447 тыс. чел.

Определим дисперсию уровня численности занятого населения:

2) G2= 12767560/11= 1160687,3 тыс. чел.

Определим средне квадратичное отклонение уровня численности занятого населения:

3) G= v1160987,3=1077,4 тыс. чел.

Установим коэффициент вариации:

4) V= (1077,4/71305)*100%=1,51%

Таким образом среднее количество численности занятого населения в Российской Федерации составило 71305 чел., среднее квадратическое отклонение показывает, что в среднем варианты отклоняются от средней арифметической на 1077,4 чел. Совокупность является количество однородной, так как коэффициент вариации 33%.

3. Исследование динамики численности занятого населения Российской Федерации

Изменение социально-экономических явлений во времени изучается статистикой методом построения и анализа динамических рядов. Ряды динамики - это значения статистических показателей, которые представлены в определенной хронологической последовательности.

Ряды динамики -- это ряды статистических показателей, характеризующих развитие явлений природы и общества во времени. Публикуемые Госкомстатом России статистические сборники содержат большое количество рядов динамики в табличной форме. Ряды динамики позволяют выявить закономерности развития изучаемых явлений.

Ряды динамики содержат два вида показателей. Показатели времени (годы, кварталы, месяцы и др.) или моменты времени (на начало года, на начало каждого месяца и т.п.). Показатели уровней ряда. Показатели уровней рядов динамики могут быть выражены абсолютными величинами (производство продукта в тоннах или рублях), относительными величинами (удельный вес городского населения в %) и средними величинами (средняя заработная плата работников отрасли по годам и т. п.). В табличной форме ряд динамики содержит два столбца или две строки.

Правильное построение рядов динамики предполагает выполнение ряда требований:

все показатели ряда динамики должны быть научно обоснованными, достоверными;

показатели ряда динамики должны быть сопоставимы по времени, т.е. должны быть исчислены за одинаковые периоды времени или на одинаковые даты;

показатели ряда динамики должны быть сопоставимы по территории;

показатели ряда динамики должны быть сопоставимы по содержанию, т.е. исчислены по единой методологии, одинаковым способом;

показатели ряда динамики должны быть сопоставимы по кругу учитываемых хозяйств. Все показатели ряда динамики должны быть приведены в одних и тех же единицах измерения. Статистические показатели могут характеризовать либо результаты изучаемого процесса за период времени, либо состояние изучаемого явления на определенный момент времени, т.е. показатели могут быть интервальными (периодическими) и моментными. Соответственно первоначально ряды динамики могут быть либо интервальными, либо моментными. Моментные ряды динамики в свою очередь могут быть с равными и неравными промежутками времени.

Первоначальные ряды динамики могут быть преобразованы в ряд средних величин и ряд относительных величин (цепной и базисный). Такие ряды динамики называют производными рядами динамики.

Методика расчета среднего уровня в рядах динамики различна, обусловлена видом ряда динамики. На примерах рассмотрим виды рядов динамики и формулы для расчета среднего уровня.

Для характеристики интенсивности развития во времени используются статистические показатели, получаемые сравнением уровней между собой, в результате чего получаем систему абсолютных и относительных показателей динамики: абсолютный прирост, коэффициент роста, темп роста, темп прироста, абсолютное значение 1% прироста. Для характеристики интенсивности развития за длительный период рассчитываются средние показатели: средний уровень ряда, средний абсолютный прирост, средний коэффициент роста, средний темп роста, средний темп прироста, среднее абсолютное значение 1% прироста.

Если в ходе исследования необходимо сравнить несколько последовательных уровней, то можно получить или сравнение с постоянной базой (базисные показатели), или сравнение с переменной базой (цепные показатели).

Базисные показатели характеризуют итоговый результат всех изменений в уровнях ряда от периода базисного уровня до данного (i-го) периода.

Цепные показатели характеризуют интенсивность изменения уровня от одного периода к другому в пределах того промежутка времени, который исследуется.

Абсолютный прирост выражает абсолютную скорость изменения ряда динамики и определяется как разность между данным уровнем и уровнем, принятым за базу сравнения.

Абсолютный прирост (базисный)

(13)

где yi - уровень сравниваемого периода;

y0 - уровень базисного периода.

Абсолютный прирост с переменной базой (цепной), который называют скоростью роста,

(14)

где yi - уровень сравниваемого периода;

yi-1 - уровень предшествующего периода.

Коэффициент роста Ki определяется как отношение данного уровня к предыдущему или базисному, показывает относительную скорость изменения ряда. Если коэффициент роста выражается в процентах, то его называют темпом роста.

Коэффициент роста базисный

(15)

Коэффициент роста цепной

(16)

Темп роста

(17)

Темп прироста ТП определяется как отношение абсолютного прироста данного уровня к предыдущему или базисному.

Темп прироста базисный

(18)

Темп прироста цепной

(19)

Темп прироста можно рассчитать и иным путем: как разность между темпом роста и 100 % или как разность между коэффициентом роста и 1 (единицей):

1) Тп = Тр - 100%;

2) Тп = Ki - 1. (20)

Абсолютное значение одного процента прироста Ai . Этот показатель служит косвенной мерой базисного уровня. Представляет собой одну сотую часть базисного уровня, но одновременно представляет собой и отношение абсолютного прироста к соответствующему темпу роста.

Данный показатель рассчитывают по формуле

(21)

Для характеристики динамики изучаемого явления за продолжительный период рассчитывают группу средних показателей динамики. Можно выделить две категории показателей в этой группе: а) средние уровни ряда; б) средние показатели изменения уровней ряда.

Средние уровни ряда рассчитываются в зависимости от вида временного ряда.

Для интервального ряда динамики абсолютных показателей средний уровень ряда рассчитывается по формуле простой средней арифметической:

(22)

где n - число уровней ряда.

Для моментного динамического ряда средний уровень определяется следующим образом.

Средний уровень моментного ряда с равными интервалами рассчитывается по формуле средней хронологической:

(23)

где n - число дат.

Средний уровень моментного ряда с неравными интервалами рассчитывается по формуле средней арифметической взвешенной, где в качестве весов берется продолжительность промежутков времени между временными моментами изменений в уровнях динамического ряда:

(24)

где t - продолжительность периода (дни, месяцы), в течение которого уровень не изменялся.

Средний абсолютный прирост (средняя скорость роста) определяется как средняя арифметическая из показателей скорости роста за отдельные периоды времени:

(25)

где yn - конечный уровень ряда;

y1 - начальный уровень ряда.

Средний коэффициент роста () рассчитывается по формуле средней геометрической из показателей коэффициентов роста за отдельные периоды:

(26)

где Кр1 , Кр2 , ..., Кр n-1 - коэффициенты роста по сравнению с предыдущим периодом;

n - число уровней ряда.

Средний коэффициент роста можно определить иначе:

(27)

Средний темп роста, %. Это средний коэффициент роста, который выражается в процентах:

(28)

Средний темп прироста , %. Для расчета данного показателя первоначально определяется средний темп роста, который затем уменьшается на 100%. Его также можно определить, если уменьшить средний коэффициент роста на единицу:

(29)

Расчет показателей динамики произведем в таблице 5

Таблица 5 - Расчет показателей динамики

Год	Занятое население тсы.чел.	Абс.прир тыс.чел.	Темп роста %	Темп прироста%	Абсол.знач. 1% прироста
		Цеп	Баз	Цеп	Баз	Цеп	Баз
2007	70813	1624	1624	102,3	102,3	2,3	2,3	706,08
2008	70603	-210	1414	99,7	102,04	-0,3	2,04	700
2009	69362	-1241	173	98,2	100,2	-1,8	0,2	689,4
2010	69934	572	745	100,8	101,07	0,8	1,07	719
2011	70957	1023	1768	101,4	102,5	1,4	2,5	730,1
2012	71545	588	2356	100,8	103,4	0,8	3,4	735
2013	71391	-154	2202	99,7	103,1	-0,3	3,1	513,3
2014	71539	148	2350	100,2	103,3	0,2	3,3	740
2015	72321	782	3132	101,09	104,5	1,09	4,5	717,4
2016	76636	4315	7447	105,9	110,7	5,9	10,7	731,3

1) Среднемесячный абсолютный прирост численности занятого населения в Российской Федерации

Д = (1624+(-210)+(-1241)+572+1023+588+(-154)+148+782+4315)/10= 856,4 тыс.чел.

2) Среднемесячный темп роста и прироста

Тр баз= (76636/69189)1/10= 0,1

Тпр= 0,1-100= -99,9

Уравнение прямой имеет следующий вид yt=a0+a1t

Для нахождения параметров a0 и а1 необходимо решить систему нормальных уравнений:

a0n+a1? t=? y

a0?t+ a1? t2=? yt

Для упрощения расчетов обозначим время так, чтобы начало отсчета времени приходилось на середину рассматриваемого периода.

Год	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016
t	-9	-7	-5	-3	-1	1	3	5	7	9

Следовательно ? t=0; Тогда система нормального уравнения примет следующий вид:

а0n=?y

a1? t2=? yt

Тогда а0= ? y/n; а1= ? yt/? t2

Расчет параметров а0 и а1 произведем в таблице 6

Таблица 6 - Расчет параметров a0 и a1

Год	y	t	t2	yt	t
2007	70813	-9	81	-7868,1	37620,3
2008	70603	-7	49	-10086,1	46688,9
2009	69362	-5	25	-13872,4	55757,5
2010	69934	-3	9	-23311,3	64826,1
2011	70957	-1	1	-70957	73894,7
2012	71545	1	1	71545	82963,3
2013	71391	3	9	214173	92031,9
2014	71539	5	25	357695	101100,5
2015	72321	7	49	289284	110169,1
2016	76636	9	81	689724	119237,7
Итого:	784290	0	330	1497325,5	784290

Следовательно: a0= 784290/10= 78429 тыс. чел.

a1=1496325,5/330= 4534,3 тыс. чел.

t= 78429 + 4534,3 * (-9) = 37620,3 тыс. чел.

t= 78429 + 4534,3 * (-7) = 46688,9 тыс. чел.

t= 78429 + 4534,3 * (-5) = 55757,5 тыс. чел.

t= 78429 + 4534,3 * (-3) = 64826,1 тыс. чел.

t= 78429 + 4534,3 * (-1) = 73894,7 тыс. чел.

t= 78429 + 4534,3 * 1 = 82963,3 тыс. чел.

t= 78429 + 4534,3 * 3 = 92031,9 тыс. чел.

t= 78429 + 4534,3 * 5 = 101100,5 тыс. чел.

t= 78429 + 4534,3 * 7 = 110169,1 тыс. чел.

t= 78429 + 4534,3 * 9 = 119237,7 тыс. чел.

Графически изобразим тенденции динамического ряда (рис. 4)

Вывод: Среднемесячный абсолютный прирост численности занятого населения Российской Федерации составил 856,4 тыс.чел..



Заключения

В данной курсовой работе был проведен анализ уровня занятости населения Российской Федерации. Ниже представлены наиболее важные выводы проведенного анализа:

Основании выше изложенных данных можно сделать вывод, что наибольшая численность занятого населения 42083 приходится на I группу, которая включает 6 лет и колеблется в интервале от 69189-71050,8 тыс.чел. Наименьшая численность занятого населения составляет 0 тыс.чел. приходится на III группу, которая включает 0 лет и колеблется в интервале от 72912,6-74774,4 тыс.чел.

Таким образом среднее количество численности занятого населения в Российской Федерации составило 71305 чел., среднее квадратическое отклонение показывает, что в среднем варианты отклоняются от средней арифметической на 1077,4 чел. Совокупность является количество однородной, так как коэффициент вариации 33%.

Среднемесячный абсолютный прирост численности занятого населения Российской Федерации составил 856,4 тыс.чел..



Список использованных источников

1. Громыко Г. Л., Теория статистики, учебник. Москва, ИНФРА-М, 2011 г., 476 с.

2. Иванов Ю. Н., Экономическая статистика, учебник. Москва, ИНФРА-М, 2010 г., 480 с.

3. Россия в цифрах. 2016 г.: Крат. стат. сб./Росстат- М., 2016 - 543с.

4. Годин, А. М. Статистика: учебник / А. М. Годин. - Москва: Дашков и К°, 2012. - 451 с.

5. Тумасян, А. А. Статистика промышленности: учебное пособие / А. А. Тумасян, Л. И. Василевская. - Минск: Новое знание. - Москва: Инфра-М, 2012. - 429 с.

6. Экономическая статистика: учебник / [А. Р. Алексеев и др.]. - Москва: Инфра-М, 2011. - 666 с.

7. Батракова Л.Г. Социально-экономическая статистика. - М.: Логос, 2013. - 480 с.

8. Попов А.М., Сотников В.Н. Теория вероятностей и математическая статистика. - М.: Юрайт, 2015. - 448 с.

9. Статистика / Под ред. В.С. Мхитаряна. - М.: Юрайт, 2013. - 592 с.

10. Теория статистики / Под ред. В.В. Ковалева. - М.: Юрайт, 2013. - 464 с.

Размещено на Allbest.ru

...