Проведение исследовательской работы со статистическими данными

Нужно рассчитать (1;3;6;8;9) децили.

Расчет для таблицы 3.2 Группировка населения по среднемесячной заработной плате, руб.

Децили делят совокупность на 10 частей:10%; 20%;30%;…;100%, для того чтобы найти первый квартили нужно узнать сколько составляет 10% от 30: , аналогично все последующие.

руб.

руб.

руб.

руб.

руб.

Расчет для таблицы 3.4 Группировка магазинов по розничному товарообороту, млн. руб.

млн.руб.

млн.руб.

млн.руб.

млн.руб.

млн.руб.

Расчет для таблицы 3.6 Группировка транспортных организаций по грузообороту транспорта общего пользования (млн.т.км)

млн.т.км

млн.т.км

млн.т.км

млн.т.км

млн.т.км

Рассчитав децили для среднемесячной заработной платы в Чувашской республике, совокупность поделена на десять равных частей, тот же расчет сделан над совокупностью товарооборота и над грузооборотом транспорта общего пользования.

6.5 РАСЧЕТ ПЕРЦЕНТИЛИ

Перцентили-варианты, делящие ряд на 100 равных частей. Вычисляются по формуле:

, (6.5)

где - нижняя граница перцентильного интервала; i - величина интервала;

j - номер перцентили; - частота перцентильного интервала; - накоплен-ная частота интервала предшествующего перцентильному;

Нужно рассчитать (16;23;44;72;77;81;83;92;95;99) перцентили.

Расчет для таблицы 3.2 Группировка населения по среднемесячной заработной плате, руб.

Перцентили делит совокупность на 100 частей: 1%;2%;3%;…;100% для того чтобы найти шестнадцатый перцентили нужно узнать сколько составляет 16% от 30: , аналогично для последующих:

руб.

руб.

руб.

руб.

руб.

руб.

руб.

руб.

руб.

руб.

Расчет для таблицы 3.4 Группировка магазинов по розничному товарообороту, млн. руб.

млн.руб.

млн.руб.

млн.руб.

млн.руб.

млн.руб.

млн.руб.

млн.руб.

млн.руб.

млн.руб.

млн.руб.

Расчет для таблицы 3.6 Группировка транспортных организаций по грузообороту транспорта общего пользования (млн.т.км)

млн.т.км

млн.т.км

млн.т.км

млн.т.км

млн.т.км

млн.т.км

млн.т.км

млн.т.км

млн.т.км

Рассчитав перцентили для среднемесячной заработной платы в Чувашской республике, совокупность поделилась на сто равных частей, тот же расчет сделан над совокупностью товарооборота и над грузооборотом транспорта общего пользования.

7. ВЫЧИСЛЕНИЕ ЦЕНТРАЛЬНЫХ ЗНАЧЕНИЙ ДЛЯ НЕ СГРУПИРОВАННЫХ ДАННЫХ

7.1 ЦЕНТРАЛЬНЫЙ МОМЕНТ 1,2,3,4 ПОРЯДКОВ

Центральными называются моменты распределения, при вычислении которых за исходную величину принимаются отклонение вариантов от средней арифметической данного ряда.

1. Рассчитаем центральный момент первого порядка по формуле:

(7.1)

где - значение середины интервалов; - это среднее взвешенное; - fi-число значений.

2. Рассчитаем центральный момент второго порядка по формуле:

(7.2)

где - значение середины интервалов;

- это среднее взвешенное;

- fi-число значений.

3. Рассчитаем центральный момент третьего порядка по формуле:

(7.3)

где - значение середины интервалов; - это среднее взвешенное; - fi-число значений.

4. Рассчитаем центральный момент четвертого порядка по формуле:

(7.4)

где - значение середины интервалов; - это среднее взвешенное; - fi-число значений.

Расчет для таблицы 3.2 Группировка населения по среднемесячной заработной плате, руб.

1. Рассчитаем центральный момент первого порядка по формуле (7.1):

2. Рассчитаем центральный момент второго порядка по формуле (7.2):

3. Рассчитаем центральный момент третьего порядка по формуле (7.3):

4. Рассчитаем центральный момент четвертого порядка по формуле (7.4):

Расчет для таблицы 3.4 Группировка магазинов по розничному товарообороту, млн. руб.

1. Рассчитаем центральный момент первого порядка по формуле (7.1):

2. Рассчитаем центральный момент второго порядка по формуле (7.2):

3. Рассчитаем центральный момент третьего порядка по формуле (7.3):

4. Рассчитаем центральный момент четвертого порядка по формуле (7.4):

Расчет для таблицы 3.6

Группировка транспортных организаций по грузообороту транспорта общего пользования (млн.т.км)

1. Рассчитаем центральный момент первого порядка по формуле (7.1):

2. Рассчитаем центральный момент второго порядка по формуле (7.2):

3. Рассчитаем центральный момент третьего порядка по формуле (7.3):

4. Рассчитаем центральный момент четвертого порядка по формуле (7.4):

Рассчитаны моменты 1,2,3,4 порядков по трем задачам. Где момент третьего порядка понадобиться для расчета асимметрии, а момент четвертого порядка понадобиться для расчета эксцесса.

7.2 РАСЧЕТ АСИММЕТРИИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

В статистической практике встречаются разнообразные распределения. Различают следующие разновидности кривых распределения:

· одновершинные кривые: симметричные, умеренно асимметричные и крайне асимметричные;

· многовершинные кривые.

Для однородных совокупностей, как правило, характерны одновершинные распределения. Многовершинность свидетельствует о неоднородности изучаемой совокупности. Появление двух или более вершин делает необходимой перегруппировку данных с целью выделения более однородных групп.

Выяснение общего характера распределения предполагает оценку его однородности, а также вычисление показателей асимметрии и эксцесса. Для симметричных распределений частоты любых двух вариант, равностоящих в обе стороны от центра распределения, равны между собой. Рассчитанные для таких распределений средняя, мода и медиана также равны.

При сравнительном изучении асимметрии нескольких распределений с разными единицами измерения вычисляется относительный показатель асимметрии ():

, или

где -это среднее взвешенное; Mo-мода; -среднеквадратичная взвешенная дисперсия; Me-медиана.

Его величина может быть положительной и отрицательной. В первом случае речь идет о правосторонней асимметрии, а во втором- о левосторонней.

При правосторонней асимметрии Mo>Me >x. Наиболее широко (как показатель асимметрии) применяется отношение центрального момента третьего порядка к среднему квадратическому отклонению данного ряда в кубе:

(7.5)

где -центральный момент третьего порядка; -среднее квадратическое отклонение в кубе.

Применение данного показателя дает возможность определить не только величину асимметрии, но и проверить ее наличие в генеральной совокупности. Принято считать, что асимметрия выше 0,5 (независимо от знака) считается значительной; если она меньше 0,25, то незначительной.

Оценка существенности производится на основе средней квадратической ошибки, коэффициента асимметрии (), которая зависит от числа наблюдений (n) и рассчитывается по формуле:

где n-число наблюдений.

В случае асимметрия существенна и распределение признака в генеральной совокупности несимметрично. В противном случае асимметрия несущественна и ее наличие может быть вызвано случайными обстоятельствами.

Расчет для таблицы 3.2 Группировка населения по среднемесячной заработной плате, руб.

1. Определим асимметрии по формуле (7.5):

Левосторонняя, значительная асимметрия.

Расчет для таблицы 3.4 Группировка магазинов по розничному товарообороту, млн. руб.

1. Определим асимметрии по формуле (7.5):

Правосторонняя, значительная асимметрия.

Расчет для таблицы 3.6 Группировка транспортных организаций по грузообороту транспорта общего пользования (млн.т.км)

1. Определим асимметрии по формуле (7.5):

Правосторонняя, незначительная асимметрия.

7.3 РАСЧЕТ ЭКСЦЕССА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

Для симметричных распределений может быть рассчитан показатель эксцесса ():

(7.7)

где - центральный момент четвертого порядка; - средне квадратическое отклонение в четвертой степени.

Расчет для таблицы 3.2 Группировка населения по среднемесячной заработной плате, руб.

Рассчитаем показатель эксцесса по формуле (7.7)

Плосковершинное распределение.

Расчет для таблицы 3.4 Группировка магазинов по розничному товарообороту, млн. руб.

Рассчитаем показатель эксцесса по формуле (7.7)

Островершинное распределение.

Расчет для таблицы 3.6 Группировка транспортных организаций по грузообороту транспорта общего пользования (млн.т.км)

Рассчитаем показатель эксцесса по формуле (7.7)

Плосковершинное распределение.

7.4 ОЦЕНКА ОДНОРОДНОСТИ СОВОКУПНОСТИ

Оценка однородности для таблицы 3.2 Группировка населения по среднемесячной заработной плате, руб.

Необходимо отметить, что хотя показатели асимметрии и эксцесса характеризуют непосредственно лишь форму распределения признака в пределах изучаемой совокупности, однако их определение имеет не только описательное значение. Часто асимметрия и эксцесс дают определенные указания для дальнейшего исследования социально - экономических явлений. Полученный результат свидетельствует о наличии значительной по величине и отрицательной по своему характеру асимметрии, нужно заметить, что асимметрия является левосторонней. Кроме того совокупность имеет плос-ковершинное распределение.

Оценка однородности для таблицы 3.4 Группировка магазинов по розничному товарообороту, млн. руб.

Полученный результат свидетельствует о наличии значительной по величине и положительной по своему характеру асимметрии, нужно заметить что асимметрия является правосторонней. А так же совокупность имеет остро-вершинное распределение.

Оценка однородности для таблицы 3.6 Группировка транспортных организаций по грузообороту транспорта общего пользования (млн.т.км)

Полученный результат свидетельствует о наличии незначительной по величине и положительной по своему характеру асимметрии, нужно заметить что асимметрия является правосторонней. Кроме того совокупность имеет плосковершинное распределение.

8. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ВЫБОРОЧНОЙ СРЕДНЕЙ

8.1 ОПРЕДЕЛЕНИЕ ГРАНИЦ ГЕНЕРАЛЬНОЙ СРЕДНЕЙ СОБСТВЕННО- СЛУЧАЙНОЙ ВЫБОРКОЙ

Такой отбор заключается в отборе единиц из генеральной совокупности наугад или наудачу, без каких-либо элементов системности. Однако прежде чем производить собственно-случайный отбор, необходимо убедиться, что все без исключения единицы генеральной совокупности имеют абсолютно равные шансы попадания в выборку, в списках или перечне отсутствуют пропуски, игнорирования отдельных единиц и т. п. Следует также установить четкие границы генеральной совокупности таким образом, чтобы включение или не включение в нее отдельных единиц не вызывало сомнений.

Собственно-случайный отбор может быть как повторным так и бесповторным.

Расчет для таблицы 1.8 Число школ приходящихся на жителей

ПОВТОРНЫЙ ОТБОР:

Установим границы генеральной средней собственно случайной выборкой с помощью повторного и бесповторного отбора.

Повторный отбор, то есть когда попавшая в выборку единица после регистрации наблюдения признака возвращается в генеральную совокупность.

1. Определяем среднюю выборочную по формуле:

(8.1)

2. Рассчитаем дисперсию:

(8.2)

3. Рассчитаем среднее квадратичное отклонение:

(8.3)

4. Рассчитаем среднюю ошибку выборки:

(8.4)

(школ)

5. Определяем предельную ошибку выборки с вероятностью 0,954:

(8.5)

6. Установим границы генеральной средней:

С вероятностью 0,954 можно сделать заключение, что среднее число школ приходящихся на одного человека находиться в пределах от 18,28 до 19,72

БЕСПОВТОРНЫЙ ОТБОР:

Бесповторный отбор, то есть попавшая единица в выборку не возвращается в совокупность, из которой производится дальнейший отбор.

1. Рассчитаем среднюю ошибку выборки:

(8.7)

где N-это объем генеральной совокупности; n-объем выборки из генеральной совокупности; - взвешенная дисперсия ( жилой площади, приходящейся на 1 человека)

1. Определяем предельную ошибку выборки с вероятностью 0,954 по формуле (8.5):

2. Установим границы генеральной средней по формуле (8.6):

С вероятностью 0,954 можно сделать заключение, что среднее число школ приходящихся на одного человека находиться в пределах от 18,3 до 19,7

8.2 ОПРЕДЕЛЕНИЕ ГРАНИЦ ГЕНЕРАЛЬНОЙ СРЕДНЕЙ ТИПИЧЕСКИМ ОТБОРОМ

Этот способ отбора используется в тех случаях, когда все единицы генеральной совокупности можно разбить на несколько типических групп. При обследованиях населения такими группами могут быть, например, районы, социальные, возрастные или образовательные группы, при обследовании предприятий - отрасль и подотрасль, форма собственности и т. п. Типический отбор предполагает выборку единиц из каждой типической группы собственно-случайным или механическим способом. Поскольку в выборочную совокупность в той или иной пропорции обязательно попадают представители всех групп, типизация генеральной совокупности позволяет исключить влияние межгрупповой дисперсии на среднюю ошибку выборки, которая в этом случае определяется только внутригрупповой вариацией.

Отбор единиц в типическую выборку может быть организован либо пропорционально объему типических групп, либо пропорционально внутригрупповой дифференциации признака.

8.2.1. Пропорционально Объему выборки

С помощью типического отбора определим границы генеральной средней пропорционально объему выборки пропорционально дифференциации вариационного признака: Расчет для таблицы 1.9 Результаты обследования рабочих на предприятии

1.Рассчитаем среднюю из внутригрупповых дисперсий:

(8.7)

2. Определим среднюю ошибку выборки с вероятностью 0,954 по формуле (8.7):

3.Определяем предельную ошибку выборки с вероятностью 0,954 по формуле (8.5):

4. Найдем выборочное по формуле:

(8.8)

(дней)

5. Установим границы генеральной средней по формуле (8.6):

23,4-0,1623,4+0,16

С вероятностью 0,954 можно сделать вывод о том, что среднее число дней временной не трудоспособности одного рабочего в целом по предприятиям находится в пределах: от 23,24 до 23,56.

8.2.2. Пропорционально дифференциации вариационного признака

Такой отбор дает лучшие результаты, однако на практике его применение затруднительно вследствие трудности получения сведений о вариации до проведения выборочного наблюдения.

1. Определим необходимый отбор выборки по каждому предприятию:

по первому предприятию: (человек)

по второму предприятию: (человек)

по третьему предприятию: (человек)

2. Определим среднюю ошибку выборки с вероятностью 0,954 :

3. Определяем предельную ошибку выборки с вероятностью 0,954 по формуле (8.5):

4. Установим границы генеральной средней по формуле (8.6):

С вероятностью 0,954 можно сделать вывод о том, что среднее число дней временной не трудоспособности одного рабочего в целом по предприятиям находится в пределах: от 21,42 до 25,38.

8.3 ОПРЕДЕЛЕНИЕ ГРАНИЦ ГЕНЕРАЛЬНОЙ СРЕДНЕЙ СЕРИЙНОЙ ВЫБОРКОЙ

Данный способ отбора удобен в тех случаях, когда единицы совокупности объединены в небольшие группы или серии. В качестве таких серий могут рассматриваться упаковки с определенным количеством готовой продукции, партии товара, студенческие группы, бригады и другие объединения. Сущность серийной выборки заключается в собственно-случайном либо механическом отборе серий, внутри которых производится сплошное обследование единиц.

Расчет для задачи №1

1. Рассчитаем выборочную среднюю по формуле (8.8)

2. Определим величину межгрупповой дисперсии по формуле:

(8.9)

3. С учетом установленной вероятности 0,954 (t=2) предельная ошибка выборки составляет:

(мм)

4. Произведенные расчеты позволяют сделать вывод, что среднее отклонение параметров всех изделий от нормы, находятся в следующих границах:

(мм)

Для определения необходимого объема серийной выборки при заданной предельной ошибки используются следующие формулы:

ПОВТОРНЫЙ ОТБОР:

(8.10)

(мм)

25,13 (мм) - необходимый объем серийной выборки

БЕСПОВТОРНЫЙ ОТБОР:

(8.11)

(мм)

Поскольку внутри групп обследуются все без исключения единицы, средняя ошибка серийной выборки зависит от величины только межгрупповой дисперсии. Для данной задачи межгрупповая дисперсия имеет значение 4,56. Среднее отклонение параметров всех изделий от нормы, во всей партии в целом находится в границах от 9,38мм до 13,02мм. Необходимый объем серийной выборки составил 17,54мм.

9. РАСЧЕТ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИНДЕКСОВ

Индекс - это относительный показатель, который выражает соотношение величин какого либо явления во времени, в пространстве или сравнение фактических данных с любым эталоном.

Индексы принято обозначать символами i и I. Знак внизу справа обозначает период: 0 - базисный; 1 - отчетный.

Индексируемые показатели:

q - количество (объем) какого-либо товара в натуральном выражении;

р - цена единицы товара;

z - себестоимость единицы продукции;

t - затраты времени на производство единицы продукции;

pq - себестоимость продукции или товарооборот;

zq - издержки производства.

По степени охвата явления индексы бывают индивидуальные и сводные.

Индивидуальные индексы получают в результате сравнения однотоварных явлений. Например, индекс цен на подсолнечное масло определяется как отношение цены на этот товар в текущем периоде к цене базисного периода.

Индивидуальные индексы представляют собой относительные величины динамики, выполнения плана, сравнения, и их расчет не требует знания специальных правил.

В зависимости от экономического назначения индивидуальные индексы бывают: физического объема продукции, себестоимости, цен, трудоемкости и т. д.

Индивидуальный индекс физического объема продукции i_q рассчитывается по формуле:

(9.1)

где - объем продукции; - текущей период; - базисный период.

Этот индекс показывает, во сколько раз возрос (уменьшился) выпуск какого-либо одного товара в отчетном периоде по сравнению с базисным, или сколько процентов составляет рост (снижение) выпуска товара.

Индивидуальный индекс цен:

(9.2)

где - цена продукции; - текущей период; - базисный период.

Этот индекс характеризует изменение цены одного определенного товара в текущем периоде по сравнению с базисным.

Индивидуальный индекс себестоимости единицы товаров рассчитывается по формуле:

(9.3)

Индекс показывает изменение себестоимости единицы продукции в текущем периоде по сравнению с базисным.

Рассмотрим сводный индекс цен - это индекс качественного показателя. Индексируемой величиной будет цена товара, так как этот индекс характеризует изменение цен. Весом будет выступать количество произведенных товаров.

Умножив цену товара на его количество, получаем величину, которую можно суммировать и которая представляет собой показатель, соизмеримый с другими подобными ему величинами. Такой индекс определяется по формуле:

(9.4)

где в числителе дроби - фактическая стоимость продукции текущего периода, а в знаменателе условная стоимость тех же товаров в ценах базисного периода.

Индекс показывает, во сколько раз возросла (уменьшилась) стоимость продукции из-за изменения цен, или сколько процентов составляет рост (снижение) стоимости продукции в результате изменения цен.

Сводный индекс стоимости продукции, или товарооборота (I_pq), представляет собой отношение стоимости продукции текущего периода к стоимости продукции в базисном периоде и определяется по формуле:

(9.5)

Такой индекс показывает, во сколько раз возросла (уменьшилась) стоимость продукции (товарооборота) отчетного периода по сравнению с базисным, или сколько процентов составляет рост (снижение) стоимости продукции. Если из значения этого индекса стоимости вычесть 100% (I - 100), то разность покажет, на сколько процентов возросла (уменьшилась) стоимость продукции в текущем периоде по сравнению с базисным. Разность числителя и знаменателя показывает, на сколько рублей увеличилась (уменьшилась) стоимость продукции в текущем периоде по сравнению с базисным.

Сводный индекс физического объема продукции - это индекс количественного показателя. В этом индексе индексируемой величиной будет количество продукции в натуральном выражении, а весом - цена. Только умножив несоизмеримые между собой количества разнородной продукции на их цены, можно перейти к стоимостям продукции, которые будут уже величинами соизмеримыми. Так как индекс физического объема - индекс количественного показателя, то весами будут цены базисного периода. Тогда формула индекса примет следующий вид:

(9.6)

где в числителе дроби - условная стоимость произведенных в текущем периоде товаров в ценах базисного периода, а в знаменателе - фактическая стоимость товаров, произведенных в базисном периоде.

Сводный индекс себестоимости товаров определяется по формуле:

(9.7)

Он показывает во сколько раз изменились издержки производства продукции, в результате изменения себестоимости продукции, или сколько процентов составил рост или снижение издержек производства продукции из-за изменения себестоимости. Изучая цену и производство угля в Чувашской республике, определим цепные и базисные индивидуальные индексы цен и физического объема реализации:

Таблица 9.1

Реализация угля в Чувашской республике

Год	Цена за 1 т «руб.»	Произведено
2001	8900	13,2
2002	8700	11,8
2003	9200	12,4
2004	10100	10,2
2005	10200	9,8
2006	12000	11,3
2007	12600	12,6

1. Рассчитаем индивидуальный индекс физического объема продукции i_q для таблицы 9.1 Реализация угля в Чувашской республике по формуле (9.1):

За базисный период примем 2001 год:

Базисные индексы:

89% составил рост производства угля в отчетном периоде по сравнению с базисным.

93% составил рост производства угля в отчетном периоде по сравнению с базисным.

77% составил рост производства угля в отчетном периоде по сравнению с базисным.

74% составил рост производства угля в отчетном периоде по сравнению с базисным.

85% составил рост производства угля в отчетном периоде по сравнению с базисным.

95% составил рост производства угля в отчетном периоде по сравнению с базисным.

Чем больше выпускается продукции в отчетном периоде, тем больше разница выпускаемой продукции в отчетном периоде по сравнению с базисным.

Можно заметить, что производство угля в Чувашской республике скачкообразно, то возрастает, то убывает.

Цепные индексы:

89% составил рост выпускаемого товара в отчетном периоде по сравнению с базисным.

105% составил рост выпускаемого товара в отчетном периоде по сравнению с базисным.

82% составил рост выпускаемого товара в отчетном периоде по сравнению с базисным.

96% составил рост выпускаемой продукции в отчетном периоде по сравнению с базисным.

115% составил рост выпускаемой продукции в отчетном периоде по сравнению с базисным.

111% составил рост выпускаемой продукции в отчетном периоде по сравнению с базисным.

Можно заметить, что производство угля в Чувашской республике скачкообразно, то возрастает, то убывает.

2. Рассчитаем индивидуальный индекс цен для таблицы 9.1 Реализация угля в Чувашской республике по формуле (9.2):

За базисный период примем 2001 год:

Базисные индексы:

97% составил рост цены за уголь в отчетном периоде по сравнению с базисным.

103% составил рост цены за уголь в отчетном периоде по сравнению с базисным.

113% составил рост цены за уголь в отчетном периоде по сравнению с базисным.

114% составил рост цены за уголь в отчетном периоде по сравнению с базисным.

134% составил рост цены за уголь в отчетном периоде по сравнению с базисным.

141% составил рост цены за уголь в отчетном периоде по сравнению с базисным.

Чем больше цена за 1т руб., тем больше разница между отчетным и базисным периодами. Можно заметить, что цена на уголь в Чувашской республике планомерно возрастает год от года.

Цепные индексы:

97% составил рост цены за уголь в отчетном периоде по сравнению с базисным.

105% составил рост цены за уголь в отчетном периоде по сравнению с базисным.

109% составил рост цены за уголь в отчетном периоде по сравнению с базисным.

101% составил рост цены за уголь в отчетном периоде по сравнению с базисным.

117% составил рост цены за уголь в отчетном периоде по сравнению с базисным.

105% составил рост цены за уголь в отчетном периоде по сравнению с базисным.

Чем больше отчетный период и меньше базисный, тем больше изменяется цена.

Можно сказать, что цена на уголь в Чувашской республике возрастает, за исключением незначительных сдвигов в определенные года.

Изучая цену и товарооборот в Чувашской республике, вычислим сводные индексы цен, товарооборота и физического объема реализации продуктов

Таблица 9.2

Производство продуктов в Чувашской республике

Продукт	2001	2002	2003	2004	2005
	Произведено	Произведено	Произведено	Произведено	Произведено
Мясо	9,2	8,2	10,5	13,8	12,1
Молоко	507,5	470	487,4	490,3	463,1
Яица	228	245,6	221	211	276,1
Консервы	4,2	2,4	7,5	15,1	14,9
масло	1,1	0,8	0,3	0,4	0,06

Таблица 9.3. Реализация продуктов в Чувашской республике

Продукт	2001г.	2002г.	2003г.	2004г.	2005г.
	Това-ро-обо-рот	Це-на	Това-ро-обо-рот	Це-на	Товаро-оборот	Це-на	Тоа-ро-обо-рот	Це-на	Това-ро-обо-рот	Це-на
Мясо	9,2	108	8,2	117	10,5	127	13,8	138	12,1	150
Молоко	507,5	14,3	470	15,6	487,4	16,9	490,3	18,4	463,1	20
Яица	228	21,6	245,6	23,4	221	25,4	211	27,6	276,1	30
Консервы	4,2	34,5	2,4	37,4	7,5	40,6	15,1	44,1	14,9	48
масло	1,1	25,9	0,8	28,1	0,3	30,5	0,4	32,2	0,06	35

3. Определим сводный индекс цен для таблицы 9.3 реализация продуктов в Чувашской республике, пользуясь таблицей 9.2 производство продуктов в Чувашской республике по формуле (9.4):

2001 год возьмем как базисный

108% составил рост стоимости продукции из-за изменения цен.

117% составил рост стоимости продукции из-за изменения цен.

127% составил рост стоимости продукции из-за изменения цен.

138% составил рост стоимости продукции из-за изменения цен.

По полученным расчетам можно сказать, что цена на продукты (мясо, молоко, яица, консервы, масло) в Чувашской республике планомерно возрастает.

4. Определим сводный индекс товарооборота для таблицы 9.3 реализация продуктов в Чувашской республике по формуле (9.5):

За базисный период возьмем 2001г.

115% составил рост стоимости продукции в текущем периоде по сравнению с базисным.

136% составил рост стоимости продукции в текущем периоде по сравнению с базисным.

166% составил рост стоимости продукции в текущем периоде по сравнению с базисным.

208% составил рост стоимости продукции в текущем периоде по сравнению с базисным.

По полученным расчетам можно сделать вывод, что товарооборот по продуктам (мясо, молоко, яица, консервы, масло) в Чувашской республике возрастает год от года.

5. Определим сводный индекс физического объема продукции для таблицы 9.3 реализация продуктов в Чувашской республике, пользуясь таблицей 9.2 производство продуктов в Чувашской республике по формуле по формуле (9.6):

За базисный период возьмем 2001г.

96% составил рост издержек производства продукции из-за изменения физического объема ее производства.

96% составил рост издержек производства продукции из-за изменения физического объема ее производства.

97% составил рост издержек производства продукции из-за изменения физического объема ее производства.

102% составил рост издержек производства продукции из-за изменения физического объема ее производства.

По полученным расчетам можно сделать вывод, что физический объем продуктов (мясо, молоко, яица, консервы, масло) в Чувашской республике постепенно возрастает.

Изучая себестоимость и производство товаров в Чувашской республике, определим индивидуальный и сводный индекс себестоимости продукции, а так же сводный индекс физического объема продукции:

Таблица 9.4

Реализация товаров в Чувашской республике

Товар	2001г.	2002г.	2003г.	2004г.	2005г.
	Себе-стои-мость	Про-изве-дено	Себе-стои-мость	Про-изве-дено	Себе-стои-мость	Про-изве-дено	Себе-стои-мость	Про-изве-дено	Себе-стои-мость	Про-изве-дено
Мясо	598	9,2	533	8,2	682,5	10,5	897	13,8	786,5	12,1
Моло-ко	1522,5	507,5	2350	470	2437	487,4	1470,9	490,3	1389,3	463,1
Яи-ца	1228	245,6	1108,5	221,7	1055	211	1380,5	276,1	1290	258

6. Рассчитаем индивидуальный индекс себестоимости для таблицы 9.4 реализация товаров в Чувашской республике по формуле (9.3):

За базисный возьмем 2001г. Рассчитаем индекс себестоимости мяса:

89% составило изменение себестоимости мяса в текущем периоде по сравнению с базисным.

114% составило изменение себестоимости мяса в текущем периоде по сравнению с базисным.

150% составило изменение себестоимости мяса в текущем периоде по сравнению с базисным.

131% составило изменение себестоимости мяса в текущем периоде по сравнению с базисным. По рассчитанным данным можно сделает вывод, что себестоимость мяса в Чувашской республике год от года возрастает. Индекс себестоимости молока:

150% составило изменение себестоимости молока в текущем периоде по сравнению с базисным.

160% составило изменение себестоимости молока в текущем периоде по сравнению с базисным.

96% составило изменение себестоимости молока в текущем периоде по сравнению с базисным.

91% составило изменение себестоимости молока в текущем периоде по сравнению с базисным.

По полученным расчетам видно, что себестоимость молока то возрастала (до 2002года) то падала (до 2004года). Индекс себестоимости яиц:

90% составило изменение себестоимости яиц в текущем периоде по сравнению с базисным.

85% составило изменение себестоимости яиц в текущем периоде по сравнению с базисным.

112% составило изменение себестоимости яиц в текущем периоде по сравнению с базисным.

105% составило изменение себестоимости яиц в текущем периоде по сравнению с базисным.

По полученным расчетам можно увидеть что себестоимость яиц в Чувашской республике то повышается, то понижается.

7. Определим сводный индекс себестоимости для таблицы 9.4 реализация товаров в Чувашской республике по формуле (9.7):

За базисный возьмем 2001г.

119% составил рост издержек производства продукции из-за изменения себестоимости.

124% составил рост издержек производства продукции из-за изменения себестоимости.

111% составил рост издержек производства продукции из-за изменения себестоимости.

103% составил рост издержек производства продукции из-за изменения ее себестоимости.

По полученным расчетам можно сделать вывод, что себестоимость на продукты в Чувашской республике увеличивалась по 2002год, а после начала понижаться.

8. Определим сводный индекс физического объема продукции для таблицы 9.4 реализация товаров в Чувашской республике по формуле (9.6):

За базисный возьмем 2001г.

91% составил рост издержек производства продукции из-за изменения физического объема ее производства.

92% составил рост издержек производства продукции из-за изменения физического объема ее производства.

102% составил рост издержек производства продукции из-за изменения физического объема ее производства.

96% составил рост издержек производства продукции из-за изменения физического объема ее производства.

По рассчитанным данным можно сказать, что с 2001года по 2003год издержки производства увеличивались из-за изменения физического объема продукции, а с 2003года издержки производства в Чувашской республики начали уменьшаться из-за изменения физического объема продукции.

10. КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОНЫЙ АНАЛИЗ

Корреляционный анализ имеет своей задачей количественное определение тесноты связи между двумя признаками ( при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи). Теснота связи количественно выражается величиной коэффициентов корреляции. Коэффициенты корреляции, представляя количественную характеристику тесноты связи между признаками, дают возможность определить «полезность» факторных признаков при построении уравнений множественной регрессии. Величина коэффициента корреляции служит также оценкой соответствия уравнения регрессии выявленным причинно - следственным связям.

Таблица 10.1

Таблица для определения уравнения регрессии

Годы	ВРП (млн. руб.)	Числ. нас. (тыс. чел.)	Число п/п и Организаций
1995	7062,6	1344	13072
2000	22995,1	1328	15729
2001	30778,5	1320	16282
2002	37180,6	1312	17358
2003	45133,1	1305	19145
2004	59573,8	1299	20591
2005	69498,3	1292	22464

9492134,4	1806336	49880318,76	17568768	170877184	92322307	43563,47
30537492	1763584	528774624	20888112	247401441	361689927,9	41281,81
40627620	1742400	947316062,3	21492240	265103524	501135537	38503,19
48780947	1721344	1382397016	22773696	301300164	645380854,8	36759,11
58898695	1703025	2036996716	24984225	366531025	864073199,5	37122,43
77386366	1687401	3549037646	26747709	423989281	1226684116	37246,99
89791803	1669264	4830013703	29023488	504631296	1561209811	37797,79
355515057,4	12093354	13324416086,06	163478238	2279833915	5252495753,2	272274,79

Построим график зависимости ВРП от числа населения в регионе:

Рисунок 10.1

Линия тренда на рис. 10.1 - это долговременная ряда динамики. Она характеризует основную тенденцию его развития. Можно сделать вывод, что ВРП в Чувашской республики в среднем стабилен и возрастает благодаря росту численности населения.

Построим график зависимости ВРП от числа предприятий и организаций в регионе:



Рисунок 10.2

ВРП в Чувашской республике стабильно растет, так как увеличивается численность предприятий и организаций.

Формула линейного уравнения:

1. Составим систему уравнений:

(10.1)

2. Из системы уравнений выразим

3. Составим уравнение регрессии:

(10.2)

4. Рассчитаем коэффициент эластичности:

(10.3)

где

5. Рассчитаем произведение средних:

(10.4)

6. Найдем х среднее простое:

(10.5)

7. Найдем у среднее простое:

(10.6)

8. Рассчитаем дисперсию по средней арифметической для х:

(10.7)

9. Рассчитаем частный коэффициент детерминации:

(10.8)

где , парных коэффициент корреляции между результативным и i-ым факторным признаками. ,соответствующий коэффициент уравнения множественной регрессии в стандартизированном масштабе.

10. Рассчитаем дисперсию по средней арифметической для у :

(10.9)

Расчет для таблицы 10.1 Определение уравнения регрессии:

1. По формуле 10.1 составим систему уравнений:

2. Из системы уравнений выразим:

3. Составим уравнение регрессии:

4. Рассчитаем коэффициент эластичности по формуле (10.3):

При изменении числа населения на 1%, ВРП повысится на 66,79%

При изменении числа организаций и предприятий на 1%, ВРП повысится на 3,91%

5. Рассчитаем произведение средних по формуле (10.4):

6. Рассчитаем дисперсию по средней арифметической для по формуле (10.7):

7. Рассчитаем дисперсию по средней арифметической для у формуле:

частный коэффициент детерминации для фактора численность населения в Чувашской республике.

8. Рассчитаем частный коэффициент детерминации по формуле (10.8):

Коррелирование уровней ряда динамики правильно показывает тесноту связи между рядами динамики в случаи отсутствия в них автокорреляции, 910,5-теснота связи между рядами динамики.

9. Рассчитаем произведение средних по формуле (10.4):

10. Рассчитаем дисперсию по средней арифметической для по формуле (10.7):

частный коэффициент детерминации для фактора число предприятий и организаций в Чувашской республике.

11. Рассчитаем частный коэффициент детерминации по формуле (10.8):

Коррелирование уровней ряда динамики правильно показывает тесноту связи между рядами динамики в случаи отсутствия в них автокорреляции, 71,45-теснота связи между рядами динамики.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведя статистический анализ, по региону Чувашская республика можно подвести итоги. Поставленные задачи в курсовой работе были выполнены.

Согласно теории статистическое исследование состоит из трех стадий:

статистическое наблюдение;

первичная обработка, сводка и группировка результатов наблюдения;

анализ полученных сводных материалов.

Все эти этапы взаимосвязаны между собой, отсутствие одного из них ведет к разрыву целостности статистического исследования. Так, проведение статистического наблюдения бессмысленно без проведения дальнейшего анализа, а анализ невозможен без информации, полученной на стадии первичной обработки данных.

За неимением возможности длительного статистического наблюдения непосредственно были взяты табличные данные из печатных источников. Таким образом, на первой стадии мы занимались сбором информации и представлением ее в табличной форме.

Вторая стадия представляла собой комплекс последовательных действий по обобщению конкретных единичных фактов, образующих совокупность в целях выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом. Одним из используемых специфических методов был способ группировки. Также статистическая сводка, включающая в себя распределение исходных данных по группам, качественно однородным по одному или нескольким признакам, и получение групповых итогов. Следует отметить, что на правильность выводов, получаемых в результате исследования, оказывает существенное влияние обоснованный выбор группировочных признаков. Для правильного выделения качественно однородных групп следует выбирать основные, наиболее существенные для данного явления или процесса признаки. Одним из этапов процесса группировки являлось построение рядов распределения, т.е. группировка единиц наблюдения по величине или значению признака. Результаты были изложены в виде таблиц и построены графики.

Статистический анализ явился последним этапом статистического исследования. Исследовалась структура, динамика и взаимосвязь общественных явлений и процессов.

Основные этапы анализа:

констатация фактов и их оценка;

установление характерных черт и причин явления;

сопоставление явления с другими, принятыми за базу сравнения -нормативными, плановыми и прочими явлениями;

формулирование гипотез, выводов и предположений;

статистическая проверка выдвинутых гипотез с помощью специальных статистических показателей.

На данной стадии применялись различные обобщающие показатели: абсолютные, относительные и средние величины и индексные системы.

Конечная задача статистического исследования структуры - анализ внутренних связей в объекте исследования.

Закономерности причинно-следственных связей общественных процессов установлены с помощью корреляционно-регрессионного анализа.

В работе использовались также графические методы, позволяющие наглядно представить результаты статистических исследований.

При исследовании среднемесячной заработной платы населения в Чувашской республике, я выявила, что 83% населения имеют доход, который укладывается в прожиточный минимум и выше, следовательно, республика хорошо развита и имеет стабильный средний класс. Зарабатывая заработную плату выше прожиточного минимума, платя налоги, повышаются городские, местные и федеральные бюджеты, что является основой для дальнейшего развития республики. ВРП в Чувашской республике стабильно возрастает. Мода по группировки населения по среднемесячной заработной плате составила 10593,33 руб., медиана - 10593,33руб., асимметрия по данной группировке составила -0,62, эксцесс распределения составил -0,23 Мода по группировки магазинов по розничному товарообороту составила 1034,91млн.руб., медиана - 132428млн.руб., асимметрия по этой же группировки составила 3,62, расчет эксцесса распределения 0,29. Мода по грузообороту транспорта общего пользования составила 26,77млн.т.км., медиана 34,77 млн.т.км., асимметрия по этой же группировке составила 0,5, расчет эксцесса -1,19. В Чувашской республике на одного человека приходится по 18, 19 школ. Теснота связи между рядами динамики составила 71,45.

В целом экономику в Чувашской республике можно признать стабильной.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Адамов В.Е. факторный индексный анализ (методология и проблемы) - М: Статистика, 1997г.

2. Вайну Я.Я. Корреляция рядов динамики. - М: Статистика, 1997г.

3. Джинни К. Средние величины. - М.: Стистика, 1997г.

4. Ефима М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. - общая теория статистики.

5. Нахман А.Д., «Ряды. Теория вероятностей и математическая статистика». Учебное пособие.

6. Плотникова Т.Н. - Статистика: учебно-методическое пособие.

7. Регионы России: статистический сборник, 1 том. 2002 г.Учебник. 2 изд. 2001 г.

8. Рябихина С.И., Краснова Т.Г. Плоникова Т.Н. краткий курс лекций с тестовым контролем знаний - статистика 2003г.

9. Шмойлова Р.А., Теория статистики/под ред. Шмойловой Р.А. - 1996г.

10. Шмойлова Р.А., Теория статистики/под ред. Шмойловой Р.А. переработан «Финансы и статистика», - 1998г.

11. Шмойлова Р.А., Теория статистики/под ред. Шмойловой Р.А. Переработан «Финансы и статистика», - 1999г.

12. Шмойлова Р.А., Теория статистики/под ред Шмойловой Р.А. - 2002г, третье издание.

13. Электронный учебник по статистике. Авторы Статсофт Россия (info@statsoft.ru)

14. Якокка, Ли Карьера менеджера 1996г.

15. Сборник учебно-тематических планов программ для муниципальных служащих по направлению "Экономика и управление муниципальными образованиями" / Под ред.: А.Г. Воронина, Ю.И. Иванова.- М.: Муниципальная власть, 1999.

16. Региональная экономика и управление: Учебное пособие.- М.: Юнити, 2002г.

17. Экономика города: Вводный курс: Учебное пособие.- М.: Академ-книга, 2003г.

18. Регионоведение (экономика и управление): Учебное пособие.- М.; Ростов 2003г.