Контрольная работа по "Статистике"

 

    По  данным таблицы 5 построим гистограмму  распределения выручки от реализации по стоимости сырья (рис. 1).

Рисунок 1 – Гистограмма распределения  выручки от реализации по стоимости  сырья, руб. 

      Следовательно, можно сделать вывод о наличии  прямой зависимости от реализации от стоимости сырья. 

4. Построение  вариационных частотных  и кумулятивных рядов  распределения, их представление  и анализ.

      Для сгруппированного факторного признака «стоимость сырья» проведем эмпирические исследования с помощью определения  частных характеристик ряда распределения  и графического представления результатов  расчетов.

        На основе частоты ni рассчитаем частность: 

      qtt=ni/N.

      а также накопленные частоты и  частности. (табл. 6).

      Таблица 6 – Расчет частотных характеристик  предприятий по стоимости

 

      По  данным таблицы построим гистограмму, полигон частот и кумуляту распределения  количества предприятий по стоимости  сырья. 

      

      Рисунок 2 – Гистограмма распределения  количества предприятий по стоимости  сырья.

      

      Рисунок 3- Полигон частот распределения  предприятий по стоимости сырья. 
 

      

 
 

      Рисунок 4 – Кумулята распределения количества предприятий по стоимости сырья. 

5. Определение взаимосвязи между  признаками

 

     Для выполнения взаимосвязи между рыночной стоимостью и суммой дивидендов построим эмпирический график зависимости (рис. 5). 

     

Рисунок 6 – Эмпирическая и теоретическая  зависимость выручки от реализации от стоимости сырья. 

     Предположительно  имеется линейная зависимость между  изучаемыми результатами и факторным  признаками. Уравнение линии регрессии  в данном случае будет выглядеть  следующим образом: 

     y=a+bx, 

     где y – теоретическое значение результативного признака;

     x – факторный признак;

     a и b -  значения коэффициентов регрессии, определяемое по формулам: 

     

 

     Для расчетов построим вспомогательную  таблицу 7.

    Таблица 7 – Исходные и расчетные данные для определения коэффициентов  уравнения регрессии

 

 Следовательно:

b=6.3368                                                   a=3988249 

Для количественной оценки тесноты связи определим  значение парного коэффициента корреляции:

 

   Данное  значение коэффициента корреляции положительное  и близкое к единице свидетельствует  о наличии прямой линейной взаимозависимости  между анализируемыми показателями. 
 
 
 
 
 
 
 

6. Анализ  данных динамического  ряда.

 

Исходные данные: 

 

 Расчетная  таблица: 

 Средняя  численность детей в ДУ: 

yср= Σyi/n=1153.4/12=96.1 тыс. чел. 

Цепные абсолютные приросты:

▲i= yi-yi-1

Базисные абсолютные приросты:

▲i= yi-yi

Цепные темпы  роста:

Tp=yi-yi-1*100%

Базисные темпы  роста:

Tp=yi/y1*100%

Абсолютное значение 1% прироста

[%]=yi-1/100

Средний абсолютный прирост:

▲ср=(yn-y1)/(n-1)=(104.3-93.0)/(12-1)=1.0 тыс. чел.

Среднегодовой темп роста:

Tср.пр=Tср.p-100=101.0-100=1.0%

Расчетная таблица для построения линии  тренда:

 Коэффициенты регрессии: 

 Уравнение тренда:

y=87,5+1,32t

Коэффициент корреляции: 

 

    Вывод: Количество детей в ДУ Красноярского  края в 1998-2009 гг. в среднем составило 96,1 тыс. чел. и возрастало ежегодно в  среднем на 1,0 тыс. чел., или на 1,0%. Между номером года и количеством  детей существует тесная прямая связь. 
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 

    В заключении подведем итоги. Средние  величины — это обобщающие показатели, в которых находят выражения  действие общих условий, закономерность изучаемого явления. Статистические средние  рассчитываются на основе массовых данных правильно статистически организованного  массового наблюдения (сплошного  или выборочного). Однако статистическая средняя будет объективна и типична, если она рассчитывается по массовым данным для качественно однородной совокупности (массовых явлений). Применение средних должно исходить из диалектического понимания категорий общего и индивидуального, массового и единичного.

    Средняя отражает то общее, что складывается в каждом отдельном, единичном объекте  благодаря этому средняя получает большое значение для выявления  закономерностей присущих массовым общественным явлениям и незаметных в единичных явлениях.

    Отклонение  индивидуального от общего — проявление процесса развития. В отдельных единичных  случаях могут быть заложены элементы нового, передового. В этом случае именно конкретных фактор, взятые на фоне средних  величин, характеризует процесс  развития. Поэтому в средней и  отражается характерный, типичный, реальный уровень изучаемых явлений. Характеристики этих уровней и их изменений во времени и в пространстве являются одной из главных задач средних  величин. Так, через средние проявляется, например, свойственная предприятиям на определенном этапе экономического развития; изменение благосостояния населения находит свое отражение  в средних показателях заработной платы, доходов семьи в целом  и по отдельным социальным группам, уровня потребления продуктов, товаров  и услуг.

    Средний показатель - это значение типичное (обычное, нормальное, сложившееся в целом), но таковым оно является по тому, что формируется в нормальных, естественных условиях существования конкретного массового явления, рассматриваемого в целом. Средняя отображает объективное свойство явления. В действительности часто существует только отклоняющиеся явления, и средняя как явления может и не существовать, хотя понятие типичности явления и заимствуется из действительности.   Средняя величина является отражения значения изучаемого признака и, следовательно, измеряется в той же размеренности что и этот признак. Однако существуют различные способы приближенного определения уровня распределения численности для сравнения сводных признаков, непосредственно не сравнимых между собой, например средняя численность населения по отношению к территории (средняя плотность населения). В зависимости от того, какой именно фактор нужно элиминировать, будет находиться и содержание средней.