Автор работы: Пользователь скрыл имя, 30 Мая 2013 в 19:38, курсовая работа
Группировка позволяет сложные по своему составу совокупности распределять на группы; однородные по какому-либо существенному признаку, а также имеющие одинаковые или близкие значения группировочного признака. При этом для анализа чаще всего используются структурные, динамические и структурно-динамические группировки, сформированные по одному или нескольким признакам. В результате группировки выделяют социально-экономические типы как выражение конкретного общественного процесса, его форм и разветвлений, как выражение существенных черт, общих для множества единичных явлений.
Введение 3
Теоретическая часть 4
Расчетная часть 20
Аналитическая часть 36
Заключение 42
Список использованной литературы 44
 
РАСЧЕТНАЯ ЧАСТЬ
Имеются следующие выборочные данные за период по предприятиям розничной торговли одной из областей региона (выборка 2%-ная, механическая):
| № предприятия п/п | Торговая площадь предприятия, м2 | Розничный товарооборот, тыс. руб. | 
| 1 | 180 | 4500 | 
| 2 | 235 | 5400 | 
| 3 | 225 | 5200 | 
| 4 | 340 | 10000 | 
| 5 | 279 | 8500 | 
| 6 | 245 | 5600 | 
| 7 | 140 | 3500 | 
| 8 | 190 | 4500 | 
| 9 | 179 | 4200 | 
| 10 | 215 | 5250 | 
| 11 | 250 | 6400 | 
| 12 | 261 | 6000 | 
| 13 | 275 | 7500 | 
| 14 | 285 | 7500 | 
| 15 | 299 | 9000 | 
| 16 | 300 | 9200 | 
| 17 | 281 | 6500 | 
| 18 | 208 | 5750 | 
| 19 | 180 | 4000 | 
| 20 | 200 | 4000 | 
| 21 | 218 | 5750 | 
| 22 | 230 | 5600 | 
| 23 | 240 | 5800 | 
| 24 | 255 | 6800 | 
| 25 | 259 | 7200 | 
| 26 | 270 | 7000 | 
| 27 | 290 | 8000 | 
| 28 | 240 | 6200 | 
| 29 | 221 | 4800 | 
| 30 | 210 | 5250 | 
Задание 1
По исходным данным таблицы 1:
Сделайте выводы по результатам выполнения задания.
Решение:
1) Строим статистический 
ряд распределения по признаку 
а) определяем величину равного интервала:
б) определяем границы интервалов путем последовательного прибавления величин равного интервала к минимальному значению признака;
в) определяем середины интервалов, число предприятий, попавших в каждый интервал (частоты), а также накопленные частоты в интервалах и строим статистический ряд распределения.
Таблица 2
Рабочая таблица для построения интервального ряда распределения и аналитической группировки
| Группы предприятий по торговой площади предприятия, м2 | № предприятия п/п | Торговая площадь предприятия, м2 | Розничный товарооборот, тыс. руб. | 
| 140-180 | 7 | 140 | 3500 | 
| 9 | 179 | 4200 | |
| Всего | 2 | 319 | 7700 | 
| 180-220 | 1 | 180 | 4500 | 
| 19 | 180 | 4000 | |
| 8 | 190 | 4500 | |
| 20 | 200 | 4000 | |
| 18 | 208 | 5750 | |
| 30 | 210 | 5250 | |
| 10 | 215 | 5250 | |
| 21 | 218 | 5750 | |
| Всего | 8 | 1601 | 39000 | 
| 220-240 | 29 | 221 | 4800 | 
| 3 | 225 | 5200 | |
| 22 | 230 | 5600 | |
| 2 | 235 | 5400 | |
| 23 | 240 | 5800 | |
| 28 | 240 | 6200 | |
| 6 | 245 | 5600 | |
| 11 | 250 | 6400 | |
| 24 | 255 | 6800 | |
| 25 | 259 | 7200 | |
| Всего | 10 | 2400 | 59000 | 
| 260-300 | 12 | 261 | 6000 | 
| 26 | 270 | 7000 | |
| 13 | 275 | 7500 | |
| 5 | 279 | 8500 | |
| 17 | 281 | 6500 | |
| 14 | 285 | 7500 | |
| 27 | 290 | 8000 | |
| 15 | 299 | 9000 | |
| Всего | 8 | 2240 | 60000 | 
| 300-340 | 16 | 300 | 9200 | 
| 4 | 340 | 10000 | |
| Всего | 2 | 640 | 19200 | 
На основе полученных данных сформируем интервальный ряд распределения предприятий по торговой площади предприятия.
Таблица 3
Распределение предприятий по торговой площади
| Номер группы | Интервалы по торговой площади, м2 | Середины интервалов (хi) | Число в интервале (частоты) (fi) | Накопленные частоты ( | 
| 1 | [140…180) | 160 | 2 | 2 | 
| 2 | [180…220) | 200 | 8 | 10 | 
| 3 | [220…260) | 240 | 10 | 20 | 
| 4 | [260…300) | 280 | 8 | 28 | 
| 5 | [300…340] | 320 | 2 | 30 | 
2) Рассчитаем характеристики ряда распределения.
Таблица 4
| Торговая площадь предприятия, м2 | Середины интервалов (хi) | Число предприятий (частоты) (fi) | ||
| [140…180) | 160 | 2 | 320 | 12800 | 
| [180…220) | 200 | 8 | 1600 | 12800 | 
| [220…260) | 240 | 10 | 2400 | 0 | 
| [260…300) | 280 | 8 | 2240 | 12800 | 
| [300…340] | 320 | 2 | 640 | 12800 | 
| ∑ | 30 | 7200 | 51200 | 
Средняя арифметическая равна .
Дисперсия равна:
Среднее квадратическое отклонение равно:
Коэффициент вариации равен:
Определим моду и медиану расчетным способом.
Мода равна Мо = хМо + i∙ , где
хМо - начало модального интервала,
fMo – частота, соответствующая модальному интервалу,
fMo-1 – предмодальная частота,
fMo+1 – послемодальная частота.
Наибольшую частоту (10) имеет значение показателя, находящегося в интервале (220-260) м2. Тогда мода равна
Мо = 220+40∙ (м2).
Медиана равна Ме = хМе + i∙ где
хМе – нижняя граница медианного интервала,
i – величина интервала,
SMe-1 – накопленная частота интервала, предшествующего медианному,
∑fi – сумма накопленных частот.
Первым интервалом, накопленная частота которого превышает половину общей суммы накопленных частот (30:2=15) является интервал (220-260) м2.
Тогда медиана равна Ме = 220+40∙ (м2).
Построим графики 
а) гистограмму, откладывая по оси абсцисс границы интервалов и строя их, как на основаниях прямоугольников с высотами, равными частотам интервалов (рис. 1);
б) кумуляту, откладывая на оси абсцисс интервалы, а на оси ординат накопленные частоты и соединяя полученные точки отрезками прямых (рис. 2).
Рис. 1. Гистограмма и графическое определение моды
Рис. 2. Кумулята и графическое определение медианы
Графически определяем значения структурных средних:
а) моду, для чего правый верхний угол модального прямоугольника (прямоугольника с максимальной высотой) соединяем отрезком прямой с правым верхним углом предмодального прямоугольника, левый верхний угол модального прямоугольника соединяем прямой с левым верхним углом послемодального прямоугольника, и из точки пересечения прямых опускаем перпендикуляр на ось абсцисс, тогда точка его пересечения с осью абсцисс и есть мода (рис. 1);
б) медиану, для чего из точки на оси ординат, соответствующей половине суммы частот ряда проводим прямую, параллельную оси абсцисс до пересечения с кумулятой и из точки пересечения опускаем перпендикуляр на ось абсцисс; точка пересечения перпендикуляра с осью и есть медиана (рис. 2).
3) Выводы:
а) максимальное количество из рассмотренных предприятий (10) имеет размер торговой площади в интервале от 220 м2 до 260 м2;
б) рассчитанное значение моды говорит о том, что максимальное значение предприятий по всей генеральной совокупности будет иметь торговую площадь около 240 м2;
в) найденное значение медианы показывает, что около половины предприятий во всей генеральной совокупности будет размер торговой площади менее 240 м2 и около половины – более этого значения;
г) показатели вариации говорят об однородности совокупности.
Задание 2
1. По исходным данным табл. 1 установите наличие и характер связи между признаками – торговая площадь предприятия и розничный товарооборот на 1 м квадратный метр торговой площади, методом аналитической группировки, образовав пять групп с равными интервалами по обоим признакам.
2. Измерьте тесноту корреляционной связи между данными признаками с использованием коэффициента детерминации и эмпирического корреляционного отношения.
Сделайте выводы по результатам выполнения задания.
Решение:
Рассчитаем показатель розничный товарооборот на 1 м2 торговой площади как отношение розничного товарооборота к размеру торговой площади предприятия. Результаты оформим в виде таблицы 5.
Таблица 5
Расчет розничного товарооборота на 1 м2 торговой площади
| № предприятия п/п | Торговая площадь предприятия, м2 | Розничный товарооборот, тыс. руб. | Розничный товарооборот на 1 м2 торговой площади, руб. | 
| 1 | 180 | 4500 | 25000 | 
| 2 | 235 | 5400 | 22978,723 | 
| 3 | 225 | 5200 | 23111,111 | 
| 4 | 340 | 10000 | 29411,765 | 
| 5 | 279 | 8500 | 30465,950 | 
| 6 | 245 | 5600 | 22857,143 | 
| 7 | 140 | 3500 | 25000 | 
| 8 | 190 | 4500 | 23684,211 | 
| 9 | 179 | 4200 | 23463,687 | 
| 10 | 215 | 5250 | 24418,605 | 
| 11 | 250 | 6400 | 25600 | 
| 12 | 261 | 6000 | 22988,506 | 
| 13 | 275 | 7500 | 27272,727 | 
| 14 | 285 | 7500 | 26315,789 | 
| 15 | 299 | 9000 | 30100,334 | 
| 16 | 300 | 9200 | 30666,667 | 
| 17 | 281 | 6500 | 23131,673 | 
| 18 | 208 | 5750 | 27644,231 | 
| 19 | 180 | 4000 | 22222,222 | 
| 20 | 200 | 4000 | 20000 | 
| 21 | 218 | 5750 | 26376,147 | 
| 22 | 230 | 5600 | 24347,826 | 
| 23 | 240 | 5800 | 24166,667 | 
| 24 | 255 | 6800 | 26666,667 | 
| 25 | 259 | 7200 | 27799,228 | 
| 26 | 270 | 7000 | 25925,926 | 
| 27 | 290 | 8000 | 27586,207 | 
| 28 | 240 | 6200 | 25833,333 | 
| 29 | 221 | 4800 | 21719,457 | 
| 30 | 210 | 5250 | 25000 | 
Информация о работе Метод статистических группировок в анализе рыночной инфраструктуры