Основные приёмы и методы обработки и анализа статистических данных

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА

Федеральное государственное  бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального  образования

‹‹Уральский государственный  университет путей сообщения››

(УрГУПС)

 

 

 

Кафедра ‹‹Экономика транспорта››

 

 

 

 

 

 

Курсовая работа

по дисциплине ‹‹Статистика››

на тему: ‹‹Основные приёмы и методы обработки 

и анализа статистических данных››

 

 

 

 

Проверил             Выполнил:

преподаватель:             ст. гр. Эк-282

Кушнарёва Л.В.            Багина Д.А

 

 

Екатеринбург

2013

 

Содержание

     Введение…………………………………………………………………….3

1. Средние величины………………………………………………………….5
2. Ряды распределения и их основные характеристики……………..........10
3. Показатели ряда динамики, индексы сезонности………………………22
4. Методы выравнивания рядов динамики…………………………….......34
5. Индексы…………………………………………………………………....39
6. Выборочные наблюдения………………………………………………...44
7. Статистика численности и состава населения………………………………………………………………….49
8. Система национальных счетов…………………………………………..62

Заключение………………………………………………………………..70

Список литературы……………………………………………….............71

Приложение……………………………………………………………….72

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

Статистика одна из древнейших отраслей знаний, возникшая на базе хозяйственного учета.

Первые учетные операции проводились еще в глубокой древности. Вначале они были довольно примитивны, нерегулярны и направлены главным  образом на получение данных о  численности населения, его составе  и имущественном положении. Эти  данные использовались прежде всего при налогообложении и в военных нуждах.

По мере развития производительных сил в обществе возрастал интерес  к различного рода знаниям, расширялся круг учитываемых явлений и собираемых о них сведений; усложнялись сами учетные операции, они стали более  регулярными. Постепенно накапливался опыт, появлялись рекомендации о том, каким образом организовать отдельные учетные операции и обработать собранные сведения, чтобы обобщить их и выявить различные закономерности.

Так постепенно сформировалась отрасль знаний, названная впоследствии "статистикой". Ее возникновение связано с потребностями общества в различного рода сведениях, информации, без которых невозможно управлять государством, изучать отдельные явления и процессы, происходящие в различных областях жизни, сферах деятельности.

Есть основания полагать, что термин "статистика" произошло  от латинских слов stato (государство) и status (положение вещей, политическое состояние). В середине 18 в. под статистикой подразумевалась совокупность сведений о государстве, о его достопримечательностях. В научный обиход этот термин ввел немецкий ученый Готфрид Ахенваль, представитель описательной школы государствоведения. В 1746 г. он предложил заменить название курса "Государствоведение" на "Статистику", положив тем самым начало развитию статистики как науки и учебной дисциплины.

Целью выполнения курсовой работы является обучение приёмам и методам обработки и анализа статистических данных.

Задачей курсовой работы является практическое ознакомление с основными  разделами дисциплины ‹‹Статистика››.

В курсовой работе содержатся следующие разделы:

1) Средние величины;

2) Ряды распределения и их основные характеристики;

3) Показатели ряда динамики;

4) Методы выравнивания рядов динамики;

5) Индексы;

6) Выборочное наблюдение;

7) Статистика численности и состава населения;

8) Система национальных счетов.

 

 

 

 

 

 

1. Средние величины

Средними величинами в статистике называют обобщающие показатели , которые выражают типичные , характерные для определенных условий места и времени, размеры и количественные соотношения явлений общественной жизни. В статистике выделяют несколько видов средних величин:

1.По наличию признака-веса:

а) невзвешенная средняя величина ;

б) взвешенная средняя величина.

2. По форме расчёта:

а) средняя арифметическая величина;

б) средняя гармоническая величина;

в) средняя геометрическая величина;

г) средняя квадратическая, кубическая и т.д. величины.

3.По охвату совокупности:

а) групповая средняя величина;

б) общая средняя величина.

 

Средняя арифметическая взвешенная применяется в том случае, когда отдельные значения признака (варианты) встречаются в ряду распределения не с одинаковой частотой  и число вариантов не совпадает с частотой их появления.

Средняя арифметическая взвешенная вычисляется по формуле:

 

       (1.1)

 

где  – значение усредняемого признака,

                  – частота.

Средняя гармоническая – средняя взвешенная из варьирующих обратных значений признака. Она является преобразованной формой арифметической средней и тождественна ей. Средняя гармоническая вычисляется по формуле:

 

      (1.2)

 

где  – сумма значений усредняемого признака по группе,

           – значение усредняемого признака.

 

Абсолютное изменение находим по формуле :

 

     (1.3)

 

Относительное изменение находим по формуле :

 

     (1.4)

 

Правило округления интервалов (1.5):

- если интервал имеет  один знак до запятой, то  полученное значение округляется  до десятых (0,88 = 0,9; 8.715 = 8.7)

- если величина интервала имеет 2 знака до запятой, то полученное значение округляется до целых (11,11 = 11; 29,98 = 30)

- если интервал трёх, четырёх  и более значимое число, то  интервал принимают кратным 50 или 100.

 

Задание 1.

Тема ‹‹Средние  величины››

 

Имеются следующие данные о посевной площади и урожайности пшеницы по фермерскому хозяйству:

Таблица 1.1 – Данные о посевной площади и урожайности пшеницы по фермерскому хозяйству

Бригада	2000г		2001г
	Урожайность, ц с 1 га	Посевные площади, га	Урожайность,  ц с 1 га	Валовый сбор, ц

Продолжение таблицы 1.1

Ι	20,0	240	22,0	5500
ΙΙ	22,0	260	23,0	6900
ΙΙΙ	24,0	300	25,0	8000

 

Из таблицы  1.1 определить:

1) среднюю урожайность  пшеницы по фермерскому хозяйству;

2) абсолютное и относительное  изменение урожайности пшеницы  в 2001г. по сравнению с 2000г.

 

Решение

Таблица 1.1 – Расчетная таблица

Бригада	2000г		2001г
	Урожайность, ц с 1 га	Посевные площади, га	Урожайность,  ц с 1 га	Валовый сбор, ц
Ι	20,0	240	22,0	5500
ΙΙ	22,0	260	23,0	6900
ΙΙΙ	24,0	300	25,0	8000
Итого	66,0	800	70,0	20400

 

Средняя урожайность пшеницы с 1 га в 2000 году

По формуле (1.1) получаем:

 

=

 

1. Средняя урожайность пшеницы с 1 га в 2001 году

По формуле (1.2) получаем:

 

= =

 

Средняя урожайность пшеницы  за 2000 год составила 22,15 (ц), а в 2001 году 23,45 (ц).

 

2. По формуле (1.3) находим абсолютное изменение урожайности:

 

 

 

т. е средняя абсолютная урожайность увеличилась в 2001 году, по сравнению с 2000, на 1,3.

 

3. Относительная урожайность по формуле (1.4) равна:

 

 

 

т. е относительная урожайность  пшеницы увеличилась на 5, 87% в 2001 году по сравнению с 2000.

 

Вывод: 1) Средняя урожайность пшеницы с 1 га в 2000 году составила

22, 15 (ц); Средняя урожайность пшеницы с 1 га в 2001 году составила 

23, 45 (ц);

2) Средняя абсолютная урожайность увеличилась на 1, 3;

Относительная урожайность  пшеницы увеличилась на 5, 87 %.

Из этого можно сделать  вывод, что средняя урожайность  по фермерскому хозяйствам в 2001 г  по сравнению с 2000 г увеличилась  на 5, 87%.

 

 

 

2. Ряды распределения и их основные характеристики

 

Важнейшей частью статистического  анализа является построение рядов  распределения (структурной группировки) с целью выделения характерных  свойств и закономерностей изучаемой  совокупности. В зависимости от того, какой признак (количественный или  качественный) взят за основу группировки  данных, различают соответственно типы рядов распределения.

Ранжированный ряд - это распределение отдельных единиц совокупности в порядке возрастания или убывания исследуемого признака. Ранжирование позволяет легко разделить количественные данные по группам, сразу обнаружить наименьшее и наибольшее значения признака, выделить значения, которые чаще всего повторяются.

Дискретный ряд - это такой вариационный ряд, в основу построения которого положены признаки с прерывным изменением (дискретные признаки). К последним можно отнести тарифный разряд, количество детей в семье, число работников на предприятии и т.д. Эти признаки могут принимать только конечное число определенных значений.

Если признак имеет  непрерывное изменение (размер дохода, стаж работы, стоимость основных фондов предприятия и т.д., которые в  определенных границах могут принимать любые значения), то для этого признака нужно строить интервальный вариационный ряд.

При построении интервального  вариационного ряда необходимо выбрать оптимальное количество групп, самый распространенный способ по формуле Стерджесса:

 

,     (2.1)

 
где N - общее число границ совокупности; 
       n - численность совокупности.

Если необходимо построить  интервальный ряд по признаку, который  варьируется в некоторых границах, то находят величину интервала (шаг) по формуле:

 

      (2.2)

 

где x_max , x_min - соответственно максимальное и минимальное значения признака;

                   n - число групп, на которое расчленяется совокупность;

                   h - шаг интервала.

 

Вариация – 1) различие индивидуальных значений признака внутри изучаемой совокупности;

2) колеблемость, многообразие, изменяемость величины признака у отдельных единиц совокупности.

Для характеристики меры вариации признака в совокупности используют ряд показателей.

 

Абсолютные показатели:

- размах вариации;

- среднее линейное отклонение;

- дисперсия;

- среднее квадратическое отклонение.

Относительные показатели:

- линейный коэффициент  вариации;

- коэффициент осцилляции;

- коэффициент вариации.

 

Размах вариации характеризует границы вариации изучаемого признака и определяется по формуле:

 

(2.3)

 

где X _max – максимальное значение варьирующего признака;

      X _min – минимальное значение варьирующего признака.

 

Среднее линейное отклонение показывает, насколько в среднем колеблется величина признака у единиц исследуемой совокупности, и выражается в тех же единицах измерения, что и варианты. Оно представляет собой среднюю арифметическую из абсолютных значений отклонений отдельных вариантов от их средней арифметической:

 

      (2.4)

 

где d - среднее линейное отклонение;

   | | - абсолютное значение (модуль) отклонения варианта от средней арифметической;

           - частота.

 

Дисперсия - средняя из квадратов отклонений вариантов значений признака от их средней величины:

 

     (2.5)

 

Среднее квадратическое отклонение равно квадратному корню из среднего квадрата отклонений отдельных значений признака от средней арифметической:

 

     (2.6)

 

Коэффициент вариации - наиболее часто применяемый показатель относительной колеблемости, характеризующий однородность совокупности.

Совокупность считается однородной, если коэффициент вариации не превышает 33 % для распределений, близких к нормальному. Коэффициент вариации применяется для сравнения колеблемости разнородных признаков. Коэффициент вариации часто используется для сравнения размеров вариации в совокупностях, отличающихся друг от друга величиной средней (в совокупностях с разными уровнями):