Автор работы: Пользователь скрыл имя, 26 Июня 2013 в 23:55, контрольная работа
Статистические ряды распределения являются одним из наиболее важных элементов статистики. Они представляют собой составную часть метода статистических сводок и группировок, но, по сути, ни одно из статистических исследований невозможно произвести, не представив первоначально полученную в результате статистического наблюдения информацию в виде статистических рядов распределения. Первичные данные обрабатываются в целях получения обобщенных характеристик изучаемого явления по роду существенных признаков для дальнейшего осуществления анализа и прогнозирования.
Введение. 3
1.Понятие статистических рядов распределения, их виды. 5
1.1.Атрибутивные ряды распределения. 6
1.2.Вариационные ряды распределения. 7
1.3. Расчет средних величин 9
1.4.Расчет моды и медианы 10
1.5.Графическое изображение статистических данных 12
1.6.Расчет показателей вариации 16
2.Расчетная часть 18
3.Аналитическая часть 24
Заключение. 28
Список литературы 29
МИНОБРНАУКИ РОССИИ
Федеральное государственное
бюджетное образовательное
«Российский государственный гуманитарный университет»
Филиал в г. ЭЛЕКТРОСТАЛЬ
Экономический факультет
Контрольная работа по курсу: Статистика.
на тему: «Статистические ряды распределения»
Студента курс 2 , группа ЭОП(3)11
Преподаватель:
Малолетняя К.С.
Электросталь 2012
Оглавление:
Введение. 3
Заключение. 28
Список литературы 29
ВВЕДЕНИЕ.
Статистические
ряды распределения являются
одним из наиболее важных
Первичные данные обрабатываются в целях получения обобщенных характеристик изучаемого явления по роду существенных признаков для дальнейшего осуществления анализа и прогнозирования; производится сводка и группировка; статистические данные оформляются с помощью рядов распределения в таблицы, в результате чего информация представляется в наглядном рационально изложенном виде, удобном для использования и дальнейшего исследования; строятся различного рода графики для наиболее наглядного восприятия и анализ информации. На основе статистических рядов распределения вычисляются основные величины статистических исследований: индексы, коэффициенты; абсолютные, относительные, средние величины и т.д., с помощью которых можно проводить прогнозирование, как конечный итог статистических исследований.
Актуальность
данной темы обусловлена тем,
что статистические ряды
распределения являются базисн
В теоретической части курсовой работы рассмотрены следующие аспекты:
Расчетная часть курсовой работы включает решение задачи по теме из варианта расчетного задания:
Аналитическая часть работы включает в себя расчет средних величин, моды и медианы на основе данных, представленных в таблице «Результаты выборочного бюджетного обследования населения РФ», отображающей распределение населения РФ по среднедушевому доходу. В качестве источника статистических данных использован «Российский статистический ежегодник. Статистический сборник 2001».
При работе с табличными
данными использовался
При написании курсовой работе были использованы учебник базового курса, дополнительная литература, а также Интернет-ресурсы.
1.ПОНЯТИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ РЯДОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ И ИХ ВИДЫ.
Результаты
сводки и группировки
- атрибутивные (качественные);
- вариационные (количественные)
а) дискретные;
б) интервальные.
1.1. Атрибутивные ряды распределения
Атрибутивные
ряды образуются по качественным
признакам, которыми могут
Распределение работников предприятия по образованию.
Образование работников |
Количество работников | |
абсолютное |
в % к итогу | |
высшее |
20 |
15,4 |
неполное высшее |
25 |
19,2 |
среднее специальное |
35 |
26,9 |
среднее |
50 |
38,5 |
ИТОГО |
130 |
100 |
В данном примере
группировочным признаком
выступает образование работник
1.2. Вариационные ряды распределения
Вариационные
ряды строятся на основе
количественного
Варианта - это отдельное значение варьируемого признака, которое он принимает в ряду распределения. Они могут быть положительными и отрицательными, абсолютными и относительными. Частота - это численность отдельных вариант или каждой группы вариационного ряда. Частоты, выраженные в долях единицы или в процентах к итогу, называются частостями. Сумма частот называется объемом совокупности и определяет число элементов всей совокупности.
Частости – это частоты, выраженные в виде относительных величин (долях единиц или процентах). Сумма частостей равна единице или 100 %. Замена частот частостями позволяет сопоставлять вариационные ряды с разным числом наблюдений.
Вариационные ряды в зависимости от характера вариации подразделяются на дискретные (прерывные) и интервальные (непрерывные). Дискретные ряды распределения основаны на дискретных (прерывных) признаках, имеющих только целые значения (например, тарифный разряд рабочих, число детей в семье).
Интервальные ряды распределения базируются на непрерывно изменяющемся значении признака, принимающем любые (в том числе и дробные) количественные выражения, т.е. значение признаков таких рядах задается в виде интервала.
При наличии достаточно большого количества вариантов значений признака первичный ряд является труднообозримым, и непосредственное рассмотрение его не дает представления о распределении единиц по значению признака в совокупности. Поэтому первым шагом в упорядочении первичного ряда является его ранжирование – расположение всех вариантов в возрастающем (убывающем) порядке.
Для построения дискретного ряда с небольшим числом вариантов выписываются все встречающиеся варианты значений признака , а затем подсчитывается частота повторения варианта . Ряд распределения принято оформлять в виде таблицы, состоящей из двух колонок (или строк), в одной из которых представлены варианты, а в другой - частоты.
Для построения ряда распределения непрерывно изменяющихся признаков, либо дискретных, представленных в виде интервалов, необходимо установить оптимальное число групп (интервалов), на которые следует разбить все единицы изучаемой совокупности.
1.3. Расчет средних величин.
Как правило, средние величины рассчитываются для получения обобщенных количественных характеристик уровня какого либо варьирующего признака по совокупности однородных по основным свойствам единиц конкретного явления или процесса. В статистике все средние величины обозначаются как `X. Существует несколько видов средних величин.
Основной средней величиной является средняя степенная. Она имеет следующий вид:
(1)
где `Х - средняя величина;
X - меняющаяся величина признака варианты;
n - число признаков или вариант;
m - показатель степени средней.
В зависимости от величины показателя степени средней она принимает следующие виды:
а). Средняя арифметическая невзвешенная, где m = 1. Она имеет вид:
(2)
б). Средняя арифметическая взвешенная. Она имеет вид:
(3)
где f - частоты или веса
1.4. Расчет моды и медианы.
Особым видом средних величин являются структурные средние. Они применяются для изучения внутреннего строения и структуры рядов распределения значений признака. К таким показателям относятся мода и медиана.
Мода - это величина признака (варианта), который наиболее часто встречается в данной совокупности, т.e. это варианта, имеющая наибольшую частоту.
В интервальном ряду распределения мода находится по следующей формуле:
(4) ,
где: минимальная граница модального интервала;
- величина модального интервала;
{частоты модального интервала, предшествующего и следующего за ним
Модальный интервал определяется по наибольшей частоте. Мода широко используется в статистической практике при изучении покупательского спроса, регистрации цен и т.д.
Медиана - варианта, находящаяся в середине ряда распределения.
Медиана делит ряд на две равные (по числу единиц) части – со значениями признака меньше медианы и со значениями признака больше медианы.
В случае если вариационный ряд имеет число значений вариант четное, то расчет медианы производится по следующей формуле:
(5) , где - варианты, находящиеся в середине ряда
В интервальном ряду распределения медиана рассчитывается следующим образом:
(6) ,
где: - нижняя граница медианного интервала;
- величина медианного интервала;
- полусумма частот ряда;
- сумма накопленных частот, предшествующих медианному интервалу;
- частота медианного интервала.
Структурные средние величины (мода и медиана) имеют довольно большое значение в статистике и широкое применение. Мода является именно тем числом, которое в действительности встречается наиболее часто. Медиана имеет важные свойства для анализа явлений: она обнаруживает типичные черты индивидуальных признаков явления, и, вместе с тем, учитывает влияние крайних значений совокупности. Медиана находит практическое применение в маркетинговой деятельности вследствие особого свойства – сумма абсолютных отклонений чисел ряда от медианы есть величина наименьшая: