Размещено на http://www.allbest.ru/

20

Российская Международная Академия Туризма

Конаковский филиал

Курсовой проект по дисциплине:

« Статистика »

на тему:

«Въезд иностранных туристов в Россию в 2002-2008 годах»

Конаково, 2009г

Оглавление

Введение

1. Группировка и сводка статистических данных

2. Критерий согласия

3. Ряды динамики. Динамика въезда туристов из Швеции в Россию за 2002-2008 годы

4. Средние показатели в рядах динамики

5. Аналитическое выравнивание

6. Корелляционно-регрессионный анализ

Заключение

Список литературы

Введение

Статистика - одна из древнейших отраслей знаний, возникшая на базе хозяйственного учёта. Трудно переоценить роль статистики как практической (экономической) деятельности людей, направленной на сбор, обработку и анализ массовых данных, относящихся к различным явлениям и процессам общественной жизни. Роль статистики была значительна на разных этапах развития государств, но особенно возросла в XX в. и сохраняется в наши дни.

Основная задача статистики - изучение методов анализа массовых явлений. Чтобы изучение было качественным, теоретический курс необходимо закрепить практическими навыками.

Любая практика неразрывно связана с теорией познания предмета исследования. Теория обеспечивает научный подход пониманию и толкованию изучаемых явлений. Накопление опыта практической деятельности, направленной на количественное изучение массовых явлений в общественной жизни, разработка всё новых приёмов для всесторонней характеристики и анализа этих явлений, в конечном счете, привели к формированию особой отрасли знаний - статистики как науки, содержащей теоретические положения о методах изучения массовых явлений.

Теория статистики - наука о методах или способах и приёмах исследования, применяемых при изучении массовых явлений, где имеет место вариация признаков у отдельных единиц совокупности.

В данном курсовом проекте в первой части рассмотрены закономерность распределения въезда туристов в Россию в 2007 году по странам. Чтобы изучить эти закономерности, статистические данные надо систематизировать и сгруппировать.

Во второй части рассмотрена динамика въезда туристов из Швеции с 2002 по 2008 г. И сделан прогноз на 2009 г.

В третьей части работы выявлена связь между въездом туристов из Швеции и въездом туристов из Нидерландов в Россию.

1. Группировка и сводка статистических данных

Статистика въезда иностранных туристов в Россию в 2007 г.

Таблица 1.

№ п/п	Группы по въезду иностранных туристов(тыс. поездок)	Число стран в группе fi	Среднее число поездок в группе Xi
	А	1	2	3	4	5	6	7
1	9,0-24.9	11	16.95	186.45	15.91	175.01	253.13	2784.43
2	24.9-40.8	3	32.85	98.55	0.01	0.03	0.0001	0.0003
3	40.8-56.7	4	48.75	195	15.89	63.56	252.49	1009.96
4	56.7-72.6 72.6-88.5 88.5-104.4 104.4-120.5	2	88.6	177.2	55.74	111.48	3106.95	6213.9
		20		657.2		350.08		10008.29

Группировка производится по признаку количества поездок туристов в имеющихся статистических данных по въезду иностранных туристов в Россию.

Определим шаг группы.

Шаг последней группы равен 16,2 вследствие погрешности из-за округления

Где X_max - максимальное число поездок.

X_min - минимальное число поездок.

n - число групп.

В интервалах 56.7-72.6, 72.6-88.5,88.5-104.4, 104.4-120.5 либо нет стран либо приходится по одной, что недопустимо. Поэтому их приходится объединить в 1 группу, в группе будет всего 2 страны, но число групп не может быть меньше 4.

Среднее количество поездок:

тыс.

Размах и коэффициент колебаний по количеству поездок:

Дисперсия

Среднеквадратическое отклонение

Коэффициент вариации

Коэффициент вариации показывает большое рассеяние.

По данным группировки построим диаграмму.

Размещено на http://www.allbest.ru/

20

Отсюда видно, что наибольшее количество стран отправило в Россию в среднем около 16,95 тыс. человек.

2. Критерий согласия

Критерии согласия дают ответ на вопрос - насколько близко исследуемое эмпирическое распределение к тому или иному теоретическому закону распределения.

Наиболее применяемым является критерий согласия Пирсона (хи - квадрат).

где n - число групп,

- наблюдаемое число единиц (частота) в -ой группе.

- число единиц в -ой группе, рассчитанное по предполагаемому теоретическому распределению.

Для вычисления параметра составим таблицу.

Таблица 2.

№ п/п	Группы	Кол-во стран Fi	Xi				t=
	А	1	2	3	4	5	6	7	8	9
1	9,0-24.9	11	16.95	186.45	15.91	175.01	7.82	0.9999	7.82	1,29
2	24.9-40.8	3	32.85	98.55	0.01	0.03	0.001	0.0001	0,0002	44994
3	40.8-56.7	4	48.75	195	15.89	63.56	0.71	0,5223	1,48	4,29
4	56.7-72.6 72.6-88.5 88.5-104.4 104.4-120.5	2	88.6	177.2	55.74	111.48	4.98	0,9999	1,42	0,23
		20		657.2		350.08				44999,81

1. Среднее значение X:

тыс.

2. Среднее линейное отклонение:

а) абсолютное:

б) относительное:



3. Дисперсия:

4. Среднее квадратическое отклонение:

5. Теоретическая частота:

N - количество районов; - шаг группы.

6. Критерий согласия Пирсона:

въезд турист россия швеция нидерланды

По степени свободы ?=n-3=4-3=1, n-число групп и доверительной вероятности 0,95

Вывод : так как >, то данное распределение не подчиняется закону для Нормального распределения.

3. Ряды динамики. Динамика въезда туристов из Швеции в Россию за 2002-2008 годы

Основная цель статистического изучения динамики состоит в измерении закономерностей их развития во времени. Это достигается посредством построения и анализа статистических рядов динамики. Рядами динамики называются статистические данные, отображающие развитие изучаемого явления во времени.

В зависимости от характера изучаемого явления уровни рядов динамики могут относиться или к определенным датам (моментам) времени, или к отдельным периодам. В соответствии с этим ряды динамики подразделяются на моментные и интервальные.

Моментные ряды динамики отображают состояние изучаемых явлений на определенные даты (моменты) времени.

По данным рядов динамики вычисляют следующие показатели:

1. Абсолютный прирост ()- это разность двух уровней динамического ряда:

Цепной: = -

Базисный: =-

2 Темп роста ()- отношение последующего уровня к предыдущему или какому- либо другому, принятому за базу сравнение. Темп роста показывает во сколько раз увеличился уровень по сравнению с базисным, а в случи уменьшения - какую часть базисного уровня составляет сравниваем .

Цепной: = *100%

Базисный: = *100%

3 Темп прироста характеризует относительную величину прироста т.е его величину по отношению к уровню, принятому за базу;

Цепной: = *100% или = -100%

Базисный: =*100% или = -100%

Здесь - уровень ряда на i-ый момент или период времени; -уровень ряда, принятый за базисный, обычно начальный уровень. Значение этих показателей или график, построенный по ним, позволяют подобрать соответствующую аналитическую функцию, адекватно описывающую явление и предсказать тенденцию его развития на ближайшее время.

Рассмотрим ряд динамики въезда туристов из Швеции в Россию за 2002-2008 годы.

Таблица 3.

Год	Кол-во Туристов (тыс. чел.)	Абсолютный прирост	Темп роста (%)	Темп прироста(%)
А	В	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный
2002	8.0	-	-	-	-	-	-
2003	9.0	1.0	1.0	112.5	112.5	12.5	12.5
2004	13.1	4.1	5.1	145.6	163.75	45.6	63.75
2005	18.9	5.8	10.9	144.3	236.25	44.3	136.25
2006	10.4	-8.5	2.4	55	130	-45	30
2007	13.2	3.2	5.2	126.9	165	26.9	65
2008	12.9	-0.3	4.9	97.7	161.25	-2.3	61.25

4. Средние показатели в рядах динамики

- Средний уровень ряда (динамики характеризует типическую величину абсолютных уровней)

- Средний абсолютный прирост (представляет собой обобщенную характеристику индивидуальных абсолютных приростов ряда динамики)

- Средний темп роста (обобщающая характеристика индивидуальных темпов роста ряда динамики)

- Средний темп прироста (можно определить на основе взаимосвязи между темпами роста и прироста)

Средний уровень моментного ряда с равностепенными датами:

= 12.51

Средний абсолютный прирост:

== 0.7

Средний темп роста:

= = 55,4%

Средний темп прироста:

= -1 = -44.6%

5. Аналитическое выравнивание

Следующим этапом исследования показателей динамики является аналитическое выравнивание - это наиболее современный метод выравнивания уровней динамических рядов при помощи аналитических (математических) формул.

С целью упрощения вычислений при определении параметров используют отсчет времени от условного начала. При нечетном числе уровней, время среднего уровня принимают за 0, последующие интервалы считают положительными, предыдущие - отрицательными.

Применим уравнение линейной функции: . Для вычисления параметров составим таблицу.

Таблица 4.

Год	Время (ti)	Кол-во поездок, тыс. чел.		yi*ti
2002	-3	8.0	9	-24	10.1	2.1	4.41
2003	-2	9.0	4	-18	10.8	1.8	3.24
2004	-1	13.1	1	-13.1	11.5	2.4	5.76
2005	0	18.9	0	0	12.2	6.7	44.89
2006	1	10.4	1	10.4	12.9	2.5	6.25
2007	2	13.2	4	26.4	13.6	0.4	0.16
2008	3	12.7	9	38.1	14.3	1.6	2.56
Итого		85.3	28	19.8			67.27

График значений линейной функции

По итоговым значениям таблицы вычислим параметры по формуле

=12.2

= 0.7

Подставляя полученные данные, получаем

Подставляя = -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3 - найдем теоретическое значение .

Дисперсия:

Среднеквадратическое отклонение:

Прогноз на 2009 год:

Где t=4, по принципу упрощения даты.

Подставляя полученные ранее данные, вычисляем предполагаемое количество туристов 2 2009 году.

По таблице Стьюдента для доверительной вероятности p=0,95 и =n-1=6 t=2.447

Возможная погрешность

В этих пределах сбудется предсказанный результат.

6. Корелляционно-регрессионный анализ

Задача корреляционно - регрессионного анализа - выявить зависимость между различными статистическими признаками (показателями) и дать ей количественную характеристику. Признаки влияющие на изменение других признаков, называют факторными , а вторые - результативными.

Связь, проявляющаяся в виде определенной зависимости между факторным и средним значением результативного признака, и называется корреляционной.

Ранговые коэффициенты Спирмена

Для вычисления ранговых коэффициентов Спирмена каждому из индивидуальных значений x и y присваивается ранг-порядковый номер в соответствии с возрастанием/убыванием значений признака, далее вычисляется разность между рангами, коэффициент корреляции рангов Спирмена вычисляется по формуле , где - разность рангов x и y; n - число переменных значений x и y.

Приняты следующие градации:

Таблица 5.

Коэффициент связи	Сила связи
|0-0,3|	Практически отсутствует
|0,3-0,5|	Слабая
|0,5-0,7|	Умеренная
|0,7-1|	Сильная

Положительное значение коэффициента корреляции означает, что связь прямая, отрицательное - обратная.

Пользуясь ранговыми коэффициентами Спирмена, найдем тесноту связи между количеством туристов из Швеции и количеством туристов из Нидерландов, которые посетили Россию в 2002-2008 гг.

Таблица 6.

№ п/п	Кол-во туристов из Швеции, тыс. чел. (X)	Кол-во туристов из Нидерландов, тыс. чел. (Y)	Ранги
			Rx	Ry
1	8.0	8.0	1	1	0	0
2	9.0	8.0	2	1	1	1
3	13.1	12.0	5	3	2	4
4	18.9	12.7	7	4	3	9
5	10.4	11.7	3	2	1	1
6	13.2	12.8	6	5	1	1
7	12.7	13.7	4	6	-2	4
	85.3	78.9				20

Коэффициент корреляции рангов Спирмена:

Исходя из рангов таблицы Спирмена наш коэффициент корреляции= 0.64 показывает нам, что между параметрами X и Y существует умеренная связь.

Кроме коэффициента корреляции рангов Спирмена, есть линейный элемент корреляции, который характеризует тесноту между двумя признаками в такой линейной зависимости между ними:

Для расчетов построим таблицу:

Таблица 7.

№ п/п	Кол-во туристов из Швеции, тыс. чел. (X)	Кол-во туристов из Нидерландов, тыс. чел. (Y)
1	8.0	8.0	64	-4.2	17.64	3.3	10.89
2	9.0	8.0	72	-3.2	10.24	3.3	10.89
3	13.1	12.0	157.2	0.9	0.81	0.7	0.49
4	18.9	12.7	240.03	6.7	44.89	1.4	1.96
5	10.4	11.7	121.68	-1.8	3.24	0.4	0.16
6	13.2	12.8	168.96	1.0	1	1.5	2.25
7	12.7	13.7	173.99	0.5	0.25	2.4	5.76
	85.3	78.9	997.86		78.07		32.4

Теперь подставим данные в уравнение линейного коэффициента корреляции:

= 0.57

Линейный коэффициент корреляции составил 0.57, что показывает умеренную связь между этими параметрами.

Заключение

После проведенных статистических исследований были сделаны выводы:

1. При группировке всех поездок туристов в нашу страну выяснилось, что наибольшее количество стран отправило в Россию в 2007 г. в среднем около 16,95 тыс. человек. Максимум зарегистрирован в Германии - 120, 5 тыс. чел, минимум - в Канаде - 9.0 тыс. чел. Всего страну посетило 636.2 тыс. чел.

2. Анализ на критерий согласия этого распределения выявил, что оно не подчиняется закону нормального распределения.

3. Исследована динамика въезда туристов из Швеции в Россию с 2002 по 2008 годы. Максимум приходится на 2005 год. Минимум - на 2002. наблюдается общий рост, но в 2005 году был резкий скачок, затем ситуация вернулась примерно на прежний уровень и продолжает расти. Сделан анализ на 2009 год, хотя не факт что он подтвердится, вследствие нынешнего кризиса.

4. . Проведен Корреляционно-регрессионный анализ между количеством туристов из Швеции и количеством туристов из Нидерландов, которые посетили Россию в 2002-2008 гг. Между этими двумя параметрами выявлена умеренная связь.

Список литературы

1. Ахмедиев Н. Н. Методические указания к выполнению курсового проекта по дисциплине «Статистика». - М.: Компания Спутник +, 2005г.

2. Теория статистики. Учебник под редакцией Громыко Г. Л. Инфра - М. -М, 2002г

3. Октябрьский П. Я. Статистика: Учебник. - М.: Проспект, 2003г.

4. Статистические данные по въезду иностранных туристов в Россию в 2002-2008 гг.

Размещено на Allbest.ru