Статистическое исследование показателей экономического развития Бугурусланского промышленного узла за 1991-2010 гг.

Размещено на http://www.allbest.ru/

2

Контрольная работа

Статистическое исследование показателей экономического развития Бугурусланского промышленного узла за 1991-2010 гг.

Содержание

Введение

1. Общая характеристика исследуемой совокупности

1.1 Описание данных, источник получения, рассматриваемый период, пространственные рамки

1.2 Характеристика используемых статистических показателей, в том числе вид, единица измерения, тип

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 Для изображения интервальных вариационных рядов применяется гистограмма распределения. На оси абсцисс откладываются интервалы признака, по оси ординат их численность

совокупность показатель мода медианта вариация

Введение

Основные показатели экономического развития Бугурусланского промышленного узла за 1991-2010 гг.

1. Общая характеристика исследуемой совокупности

1.1 Описание данных, источник получения, рассматриваемый период, пространственные рамки

Традиционными объектами статистического изучения показателей социально - экономического развития являются предприятия сферы материального производства. Важным объектом исследования является развитие процессов и явлений во времени. Примером изучения является показатели развития Бугурусланского промышленного узла по объёму промышленной продукции и числу действующих предприятий. Источником информации является статистический справочник социально-экономического развития Оренбургской области, в рассматриваемом периоде 20 лет (1991 - 2010 гг.)

1.2 Характеристика используемых статистических показателей, в том числе вид, единица измерения, тип

Рядами динамики называются ряды статистических данных, характеризующих развитие изучаемых явлений во времени. В каждом ряду динамики имеются два основных элемента:

1. Показатели времени;

2. Показатели уровней развития изучаемого явления.

В зависимости от характера изучаемого явления уровни ряда динамики относятся и к отдельным периодам, или определённым моментам времени. В соответствии с этим ряды динамики подразделяются на интервальные и моментальные.

Интервальными рядами динамики называются ряды, величины которых характеризуют итоги развития изучаемых процессов за отдельные периоды времени. Предметом нашего изучения служат данные социально- экономического развития Бугуруслансого промышленного узла о объёму промышленной продукции в млн. руб. за 1991 - 2010 гг. особенностью интервального ряда является то, что каждый его уровень складывается из данных за более короткие интервалы (субпериоды) времени. Можно выделить укрупнённые периоды за счёт суммирования за 5 лет. Посредством интервальных рядов динамики в статистике изучают итоги развития изучаемых процессов за отдельные периоды. Моментные ряды динамики называют динамическими рядами, величины которых характеризуют состояние изучаемых явлений.

Предметом изучения являются данные по числу действующих промышленных предприятий. Особенностью моментального ряда динамики является то, что в его уровни входят одни и те же единицы. Основными требованиями при построении и анализе рядов динамики является сопоставимость показателей времени и уровней, которая обеспечивается единой методологией сбора исходных данных.

1.3 Оценка среднего значения выбранного показателя

Для получения обобщающих показателей изменения динамики определяют среднее значение выбранного показателя: средний уровень, средний темп роста, средний абсолютный прирост.

Средний абсолютный уровень характеризует типичную величину уровней ряда динамики абсолютных величин. Методы его расчёта зависят от вида ряда динамики.

В интервальном ряду средний уровень определяется путём деления суммы уровней на их число.

Используя данные таблицы 1, произведём расчёт:

Средний абсолютный уровень: У=1387/20=693,98

Средний темп роста обобщающая величина индивидуальных темпов роста

1.4 Оценка структурных средних (моды, медианы) на основе структурной группировки

Для характеристики структуры ряда распределения применяются показатели, называемые структурными средними. Это мода и медиана.

Мода - вариант совокупности, имеющий в ряду распределений наибольшую частоту. Нахождение моды в интервальном ряду требует определённых вычислений т.к. наибольшая частота выявляет не моду, а интервал в котором она находится. Сгруппируем объём продукции по интервалам по объёму в млн. руб. и по числу предприятий.

Определяем конкретное значение моды для интервального ряда:

500 + 100 * (185 -117) / ((185-117) +(185 +0))= 500-26=474

Наибольшую совокупность составляют предприятия имеющие объём продукции 7,9 млн. руб.

Медиана - это величина, которая делит численность упорядоченного вариационного ряда на две равные части: одна часть имеет варьирующий признак меньше, чем средний член, другая больше.

Ме = 600 + 100* ((1275/2 - 185)) / 195=831

1.5 Оценка показателей вариации

Вариация количественное изменение величины исследуемого признака в пределах однородной совокупности, обусловленные взаимодействием различных факторов. Причины, порождающие вариацию социально-экономических явлений обладают большой вариацией. В соответствии с определением вариации измеряется степенью колеблемости вариантов признака от уровня их средних величин. Необходимы и другие показатели: среднее отклонение, дисперсия, среднее квадратичное отклонение.

По данным таблицы рассмотрим расчёт дисперсии и среднего квадратичного отклонения.

Порядок расчёта дисперсии:

1. определяется средняя величина X=?XЈ / ?Ј

2. рассчитывается отклонение вариантов от среднего (X -X^*)

3. квадрат отклонений взвешивается по частотам (X_i - X^*)² * XЈ

4. взвешенные по частотам квадраты отклонений суммируются

5. полученная сумма делится на сумму частот

X^* =946988/1275=743

Q=33867375/1275=163

V=163/743 =0,22

1.6 Для изображения интервальных вариационных рядов применяется гистограмма распределения. На оси абцисс откладываются интервалы признака, по оси ординат их численность

Ряды распределения можно изобразить в виде графика. Для её построения определяют наколенное число, частоты последовательно суммируют.

1. Выявление наличия взаимосвязи между показателями различными методами.

а) укрупнения интервалов динамического ряда закономерность или общая тенденция динамического ряда может быть выявлено если использовать не суточный график, а пятидневный, на котором интервалы и объемы промышленной продукции будут укрепленные. Графии могут разными в зависимости от метода. Вновь образованные периоды оцениваются с помощью абсолютных или средних величин.

б) Метод скользящих средних

Таблица расчета скользящих средних

Ус1=(2782,8 + 3704,3 + 3537,8)/3=100024,9/3=3341,6

Ус2=(3704,3+3537,8+3854,7)/3=11096,8/3=3698,9

С помощью скользящей устраняется определенная часть случайности, что позволяет оценить поведение экономического объекта в рамках определенного параметра.

в) Метод аналитического выравнивания динамического ряда

Выравнивание динамического по формуле

Уt=a0+a1t; a0=3854,7/5=770,0; a1=24,5/10=2,45

t=770,9+2,45t

2. Дисперсионный анализ и оценка эмпирического коэффициента детерминации.

3.

Для дисперсионного анализа вычисления общую и мигрирующую дисперсию по выработке промышленной продукции работниками.

Общая средняя ==(?( )f)?f•i+A=200+1700=1814

Общая дисперсия =(-)²=40000•[257/100-(57/100)²]=89804

Межгрупповая дисперсия Q²=(?(²)/n=((2000-1814)²+(1628-1814)²)/2=34596

Правила сложения дисперсий позволяет получить ответ на вопрос о роли группировочного фактора в образовании общей вариации.

С этой целью рассчитывается коэффициент детерминации.

?²=?²/Q²=34596\89804=0,4

следовательно группировочный фактор весьма существенно влияет на образование вариации.

4. Корреляционный анализ о всем выбранным признакам, оценка статистической значимости коэффициента корреляции.

Корреляционный анализ - это математика - статистический анализ. Он включает расчет средних величин и показательной вариации.

Применение коэффициента корреляции ограниченно только линейной связью и определяется по формуле:

r=(?(x- (y-)/

Расчет этого коэффициента по возрасту работников промышленного предприятия

==36

r = -1476/ = -1476/1568=-94

5. Оценка ранговой корреляции.

Изучение связи по простой корреляционной таблицы при большом числе данных наблюдений затруднительно, поэтому данные таблицы группируют по отдельным значениям одного из признаков. Например: объем промышленного производства ранжируют по группам отдельных предприятий в порядке возрастания и определенное значение всегда имеет частоту.

6. Корреляционная связь между двумя признаками называется парной корреляцией, между двумя признаками, если признаки х и у вызываются общими причинами, то корреляционные уровни выражают существующую. Поэтому в теории корреляции оба признака х и равноправный изучения корреляционной связи сводится к решению двух основных задач: установлению формы связи и по определению степени тесноты, что выполнялось в практической работе.

х - объем промышленной продукции.

у - число промышленных предприятий.

Размещено на Allbest.ru