Ряды распределения: виды, графическое изображение, формы распределения
Оформление результатов сводки и группировки материалов статистического наблюдения в виде рядов распределения (атрибутивных и вариационных). Расчет средних величин и показателей вариации, моды и меридианы. Графическое изображение статистических данных.
| Рубрика | Экономика и экономическая теория |
| Вид | контрольная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 31.07.2011 |
| Размер файла | 226,8 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Контрольная работа
По дисциплине "Статистика"
Тема: Ряды распределения: виды, графическое изображение, формы распределения
Содержание
- ВВЕДЕНИЕ
- 1. ПОНЯТИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ РЯДОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ И ИХ ВИДЫ
- 1.1 Атрибутивные ряды распределения
- 1.2 Вариационные ряды распределения
- 1.3 Расчет средних величин
- 1.4 Расчет моды и медианы
- 1.5 Графическое изображение статистических данных
- 1.6 Расчет показателей вариации
- ЗАКЛЮЧЕНИЕ
- СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
- 2. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
Статистические ряды распределения являются одним из наиболее важных элементов статистики. Они представляют собой составную часть метода статистических сводок и группировок, но 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; 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, с помощью которых можно проводить прогнозирование, как конечный итог статистических исследований. Актуальность данной темы обусловлена тем, что статистические ряды распределения являются базисным методом для любого статистического анализа. Понимание данного метода и навыки его использования необходимы для проведения статистических исследований. В первой части контрольной работы рассмотрены следующие аспекты:
Понятие статистических рядов распределения, их виды;
Атрибутивные и вариационные ряды распределения;
Расчет средних величин, моды и медианы;
Графическое представление рядов распределения;
Вторая часть контрольной работы включает решение трех задач.
1. ПОНЯТИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ РЯДОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ И ИХ ВИДЫ
статистический распределение меридиана мода
Результаты сводки и группировки материалов статистического наблюдения оформляются в виде статистических рядов распределения. Статистические ряды распределения представляют собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по группировочному (варьирующему) признаку. Они характеризуют состав (структуру) изучаемого явления, позволяют судить об однородности совокупности, границах ее изменения, закономерностях развития наблюдаемого объекта. В зависимости от признака статистические ряды распределения делятся на:
- атрибутивные (качественные);
- вариационные (количественные)
а) дискретные;
б) интервальные.
1.1 Атрибутивные ряды распределения
Атрибутивные ряды образуются по качественным признакам, которыми могут выступать занимаемая должность работников торговли, профессия, пол, образование и т.д.
Таблица 1. 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 работников предприятия (высшее, среднее). Данные ряды распределения являются атрибутивными, поскольку варьирующий признак представлен не количественными, а качественными показателями. Наибольшее число составляют работники со средним образованием (порядка 40%); остальные работники распределяются на группы по данному качественному признаку: со средним специальным образованием - 25%; с неполным высшим - 20%; с высшим - 15%.
1.2 Вариационные ряды распределения
Вариационные ряды строятся на основе количественного группировочного признака. Вариационные ряды состоят из двух элементов: вариант и частот.
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:
,
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:
б). Средняя арифметическая взвешенная. Она имеет вид:
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:
,
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:
,
где - варианты, находящиеся в середине ряда
В интервальном ряду распределения медиана рассчитывается следующим образом:
,
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:
Мода и медиана, как правило, отличаются от значения средней, совпадая с ней только в случае симметричного расположения частот вариационного ряда.
1.5 Графическое изображение статистических данных
Ряды распределения удобно изучать с помощью графического метода.
Статистический график - это чертеж, на котором статистические совокупности, характеризуемые определенными показателями, описываются с помощью условных геометрических образов или знаков. Представление данных таблиц в виде графика производит более сильное впечатление, чем цифры, позволяет лучше осмыслить результаты статистического наблюдения, правильно их истолковывать, значительно облегчает понимание статистического материала, делает его наглядным и доступным. Это, однако, вовсе не означает, что графики имеют лишь иллюстративное значение. Они дают новое знание о предмете исследования, являясь методом обобщения исходной информации.
Значение графического метода в анализе и обобщении данных велико. Графическое изображение позволяет осуществить контроль достоверности статистических показателей, так как, представленные на графике, они более ярко показывают имеющиеся неточности, связанные либо с наличием ошибок наблюдения, либо с сущностью изучаемого явления. С помощью графического изображения возможны изучение закономерностей развития явления, установление существующих взаимосвязей. Простое сопоставление данных не всегда дает возможность уловить наличие причинных зависимостей, в то же время их графическое изображение способствует выявлению причинных связей, в особенности в случае установления первоначальных гипотез, подлежащих затем дальнейшей разработке. Графики также широко используются для изучения структуры явлений, их изменения во времени и размещения в пространстве. В них более выразительно проявляются сравнительные характеристики и отчетливо виды основные тенденции развития и взаимосвязи, присущие изучаемому явлению или процессу.
Таблица 2.
|
2000 |
2001 |
2002 |
2003 |
2004 |
2005 |
||
|
Валовой внутр продукт в рыночных ценах |
1 428,5 |
2 007,8 |
2 342,5 |
2 629,6 |
4 823,2 |
7 305,6 |
*Номинальный объем произведенного ВВП в текущих ценах, трлн. рублей
Рис.1. График динамики произведенного объема ВВП.
Для изображения и внесения суждений о развитии явления во времени и составе совокупности наряду с графиками строятся диаграммы. Используются диаграммы: столбиковые, ленточные, квадратные, круговые, линейные, радикальные и др. Выбор вида диаграммы зависит в основном от особенностей исходных данных, цели исследования. Например, если имеется ряд динамики с несколькими неравноотносящимися уровнями во времени (1913, 1940, 1950, 1980, 1985, 1997 гг.), то часто для наглядности используют столбиковые, квадратные или круговые диаграммы. Они зрительно впечатляют, хорошо запоминаются, но не годны для изображения большого числа уровней, так как громоздки. Когда число уровней в ряду динамики велико, целесообразно применять линейные диаграммы, которые воспроизводят непрерывность процесса развития в виде непрерывной ломанной линии. Кроме того, линейные диаграммы удобно использовать: если целью исследования является изображение общей тенденции и характера развития явления; когда на одном графике необходимо изобразить несколько динамических рядов с целью их сравнения; если наиболее существенным является сопоставление темпов роста, а не уровней. Основное назначение структурных диаграмм заключается в графическом представлении состава статистических совокупностей, характеризующихся как соотношение различных частей каждой из совокупностей. Состав статистической совокупности графически может быть представлен с помощью как абсолютных, так и относительных показателей. В первом случае не только размеры отдельных частей, но и размер графика в целом определяются статистическими величинами и измеряются в соответствии с изменениями последних. Во втором - размер всего графика не меняется (так как сумма всех частей любой совокупности составляет 100%), а меняются только размеры отдельных его частей. Графическое изображение состава совокупности по абсолютным и относительным показателям способствует проведению более глубокого анализа и позволяет проводить международные сопоставления и сравнения социально - экономических явлений. В качестве графического образа для изображения структуры совокупностей применяются прямоугольники - для построения столбиковых и полосовых диаграмм и круги - для построения секторных диаграмм.
Рис. 2 Распределение работников предприятия по образованию. Круговая диаграмма.
Рис. 3. Распределение работников предприятия по образованию. Гистограмма.
1.6 Расчет показателей вариации
Вариация - это различие в значениях какого-либо признака у разных единиц данной совокупности в один и тот же период или момент времени. Исследование вариации в статистике имеет большое значение, помогает познать сущность изучаемого явления. Показатели вариации характеризуют колеблемость отдельных значений вариант около средних величин. Показатели вариации определяют различия индивидуальных значений признака внутри изучаемой совокупности. Существует несколько видов показателей вариации:
а) Размах вариации R представляет собой разность между максимальным и минимальным значениями признака:
R = Xmax - Xmin
Размах вариации показывает лишь крайние отклонения признака и не отражает отклонений всех вариантов в ряду.
б) Среднее линейное отклонение
- невзвешенное;
- взвешенное,
где: Х - варианты;
Х - средняя величина;
n - число признаков;
f - частоты.
Линейное отклонение учитывает различия всех единиц изучаемой совокупности.
в) Дисперсия - показатель вариации, выражающий средний квадрат отклонений вариант от средних величин в зависимости от образующего вариационного фактора.
- невзвешенная;
- взвешенная.
Показатель дисперсии более объективно отражает меру вариации на практике.
г) Среднее квадратическое отклонение
- взвешенное;
- невзвешенное.
Среднее квадратическое отклонение является показателем надежности средней: чем меньше среднее квадратическое отклонение, тем лучше средняя арифметическая отражает собой всю статистическую совокупность.
д) Показатель вариации.
Показатель вариации отражает тенденцию развития явления, т.e. действие главных факторов. Показатель вариации выражается в % или коэффициентах.
Заключение
Итак, статистические ряды распределения представляют собой один из наиболее важных элементов статистического исследования.
Статистические ряды распределения являются базисным методом для любого статистического анализа.
Статистический ряд распределения представляет собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по определенному варьирующему признаку, характеризует структуру изучаемого явления. Анализируя рассчитанные показатели статистического ряда распределения, можно делать выводы об однородности или неоднородности совокупности, закономерности распределения и границах варьирования единиц совокупности. Изучив основные приемы исследования и практики применения рядов распределения, а также методику вычисления наиболее важных статистических величин, необходимо отметить, что конечная цель изучения статистики в целом - анализ изучаемого явления - крайне важен для всех сфер человеческой жизни. Анализ отображает явления в целом и вместе с этим учитывает влияние каждого фактора в отдельности. На основании проведенного анализа можно учитывать и прогнозировать факторы, негативно влияющие на развитие событий.
Социально-экономическая статистика обеспечивает предоставление важной цифровой информации об уровне и возможностях развития страны: ее экономическом положении, уровне жизни населения, его составе и численности, рентабельности предприятий, динамике безработице и т.д. Статистическая информация является одним из решающих ориентиров государственной экономической политики.
Статистические методы используют комплексно (системно). Выделяют три основные стадии экономико-статистического исследования: сбор первичной статистической информации, статистическая сводка и обработка первичной информации, обобщение и интепретация статистической информации.
Качество, достоверность статистической информации определяют эффективность использования статистики на любом уровне и в любой сфере.
Список используемой литературы
1. Громыко Л.Г Общая теория статистики: практикум. - М.: ИНФРА - М, 1999
2. Гусаров В.М. Статистика: учеб. пособие для вузов. - М.: ЮНИТА - ДИАНА, 2001
3. Елисеева И.И. Общая теория статистики: учебник. - М.: Финансы и статистика, 2001
4. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник. - М.: "Инфра-М" 1998г.
5. Теория статистики: Учебник под редакцией профессора Шамойловой Р.А. -М.: "Финансы и статистика" 1998г.
Практическое задание
Задача №1
Имеются данные по объемам продаж продукции коммерческого предприятия (в ден. ед.) за последние 30 дней. Построить: ряд распределения (таблицу частот), образовав 5 групп с равными интервалами; гистограмму, полигон, кумулянту; сделать соответствующие выводы
Таблица 1. исходные данные
|
1 |
50 |
53 |
54 |
55 |
56 |
57 |
|
|
2 |
52 |
54 |
55 |
55 |
56 |
58 |
|
|
3 |
52 |
54 |
55 |
56 |
57 |
58 |
|
|
4 |
53 |
54 |
55 |
56 |
57 |
59 |
|
|
5 |
53 |
54 |
55 |
56 |
57 |
60 |
Min 50 max 60
1. определить величину интервала
t = R/n = (max - min) / 5 = (60-50) / 5 = 2 ден.ед.
R - размах интервала, n - число групп
2. подсчитать частоты по каждому интервалу.
Таблица 2. таблица частот
|
группы |
интервалы |
Середина интервала |
частота |
||||
|
от |
до |
абсолютная |
относительная |
накопленная |
|||
|
1 |
50 |
52 |
51 |
3 |
0,07 |
3 |
|
|
2 |
52 |
54 |
53 |
10 |
0,23 |
13 |
|
|
3 |
54 |
56 |
55 |
16 |
0,36 |
29 |
|
|
4 |
56 |
58 |
57 |
11 |
0,25 |
40 |
|
|
5 |
58 |
60 |
59 |
4 |
0,09 |
44 |
|
|
ВСЕГО |
44 |
1 |
3. на основании таблицы частот построим статистические графики
Вывод: по виду гистограммы, полигона и кумулянты можно сделать предположение, что данные по объемам продаж продукции коммерческого предприятия подчиняются нормальному закону распределения.
Задача № 2
Построить аналитическую группировку по производственной площади и среднесписочной численности рабочих, образовав при этом 6 групп. Определить при этом число предприятий по каждой группе и среднесписочную численность рабочих в среднем на одно предприятие. Сделать соответствующие выводы.
Таблица 3. аналитическая группировка
|
№ группы |
интервалы по производственной площади |
кол-во предприятий |
среднесписочная. Численность рабочих (чел.) |
|||
|
от |
до |
всего |
в среднем |
|||
|
1 |
1380 |
1504 |
3 |
1406 |
469 |
|
|
2 |
1504 |
1628 |
6 |
3066 |
511 |
|
|
3 |
1628 |
1752 |
5 |
2773 |
555 |
|
|
4 |
1752 |
1876 |
5 |
2603 |
521 |
|
|
5 |
1876 |
2000 |
6 |
3832 |
639 |
|
|
6 |
2000 |
2124 |
5 |
2756 |
552 |
|
|
всего |
30 |
16436 |
548 |
1. Определяем величину интервала
t = R / n = (max - min) / 6 = (2124 - 1380) / 6 = 124 кв.м.
где R - размер интервала, n - количество групп
2. Определяем количество предприятий по вычисленному интервалу
3. Определяем суммарное значение среднесписочной численности рабочих.
(сложить цифры по ПП по каждой группе предприятий)
4. Определяем среднее значение среднесписочной численности рабочих. (итоговое по ПП разделить на количество предприятий в этой же группе, получим среднее)
Выводы:
1. Из таблицы 3 видно, что в основном преобладают предприятия с большой площадью, а с малой площадью всего лишь 10 %, на их долю приходится 1406 человек СЧР.
2. Величины ПП и СЧР имеют прямопропорциональную зависимость, и чем больше площадь предприятия тем выше численность рабочих. Эта последовательность прослеживается по средним показателям. Исключение составляют 4 и 6 группы.
3. В половине групп показатели средних СЧР ниже среднего общего показателя, а в другой половине - выше среднего.
Задача №3
Имеются данные по объемам продаж продукции коммерческого предприятия (в ден. ед.) за последние 30 дней. Определить:
1. среднее значение, моду и медиану
2. дисперсию и стандартное отклонение
3. коэффициент вариации
4. сделать соответствующие выводы
Таблица 1. исходные данные
|
1 |
50 |
53 |
54 |
55 |
56 |
57 |
|
|
2 |
52 |
54 |
55 |
55 |
56 |
58 |
|
|
3 |
52 |
54 |
55 |
56 |
57 |
58 |
|
|
4 |
53 |
54 |
55 |
56 |
57 |
59 |
|
|
5 |
53 |
54 |
55 |
56 |
57 |
60 |
Таблица 2. Необходимые расчеты представим в таблице
|
группы |
интервалы |
Середина Xi |
Частота fi |
Xi * fi |
(xi - x) |
(xi - x)2 |
(xi - x)2 * fi |
||
|
от |
до |
||||||||
|
1 |
50 |
52 |
51 |
3 |
153 |
4.13 |
17.05 |
51.15 |
|
|
2 |
52 |
54 |
53 |
10 |
530 |
2.13 |
4.53 |
45.3 |
|
|
3 |
54 |
56 |
55 |
16 |
880 |
0.13 |
0.01 |
0.16 |
|
|
4 |
56 |
58 |
57 |
11 |
627 |
1.87 |
3.49 |
38.39 |
|
|
5 |
58 |
60 |
59 |
4 |
236 |
3.87 |
14.97 |
59.88 |
|
|
ИТОГО: |
275 |
44 |
2426 |
- |
- |
194.88 |
1. определяем величину интервала
t = R / n = (max - min) / n = (60-50)/5 = 2
2. определяем среднее значение, моду и медиану
X = (xi * fi) / fi = 2426 / 44 = 55.13 ден. ед.
Мо = - МЕ = 55
3. определяем дисперсию и СКО
2 = ((xi - x)*fi ) / fi = 194.88 / 44 = 4.42 (ден. ед.)2
= 4,42 = 2,1 ден. ед.
4. определяем коэффициент вариации
= ( / х ) * 100% = (2,1 / 55,13) * 100% = 3,8 %
Выводы:
1. Среднее значение и медиана приблизительно равны - это говорит о нормальном законе и симметричном распределении.
2. СКО - это абсолютная вариация, в нашем случае она не большая, поэтому данные расположены плотной группой
Х = 55,13 2,1 или 53,03 Х 57,23
3. Коэффициент вариации - это относительная вариация, в нашем случае он равен 3,8%, что намного меньше 33%, поэтому можно утверждать, что колеблемость признака невысокая.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Понятие статистических рядов распределения и их виды: атрибутивные и вариационные. Графическое изображение статистических данных: расчет показателей вариации, моды и медианы. Анализ группы предприятий по признакам Товарооборот и Средние товарные запасы.
курсовая работа [498,5 K], добавлен 09.01.2011Систематизация материалов статистического наблюдения. Понятие статистической сводки как сводной характеристики объекта исследования. Статистические группировки, их виды. Принципы выбора группированного признака. Статистические таблицы и ряд распределения.
реферат [196,8 K], добавлен 04.10.2016Статистика производства продукции в сельском хозяйстве. Виды и формы наблюдения. Ряды статистических данных. Виды рядов распределения и их графическое изображение. Показатель вариации. Экономико-статистический анализ производства молока в Якутии.
курсовая работа [74,9 K], добавлен 15.12.2013Построение рядов распределения и секторной диаграммы. Графическое изображение дискретного ряда. Показатели центра распределения, к которым относятся мода, медиана, средняя арифметическая. Вычисление основных показателей вариации и формы распределения.
контрольная работа [355,3 K], добавлен 22.12.2013Проведение статистических наблюдений в биологии. Методы изучения массовых явлений. Графическое изображение рядов распределения. Показатели вариации признаков. Ошибки и надежность статистических показателей. Основные характеристики интервальных рядов.
отчет по практике [199,4 K], добавлен 23.12.2010Характеристика используемых статистических показателей. Графическое представление распределения значений (гистограмма, куммулята). Оценка структурных средних (моды, медианы) на основе структурной группировки. Выравнивание ряда методом скользящей средней.
контрольная работа [464,1 K], добавлен 29.10.2014Статистическое наблюдение. Понятие и содержание статистической сводки. Группировка – основа статистической сводки. Статистические ряды распределения. Осуществление конкретной аналитической группировки. Табличное представление статистических данных.
курсовая работа [172,8 K], добавлен 22.12.2010Статистика денежного обращения, инфляции и цен. Построение сводки и ряда распределения. Характеристика используемых статистических показателей. Расчет средних величин и показателей вариации, ошибок выборки. Корреляционный анализ количественных признаков.
контрольная работа [564,1 K], добавлен 13.09.2012Основные виды статистических группировок. Значения группировочного признака. Интервальный ряд распределения. Проведение статистического исследования и формула Стерджесса. Основные ряды распределения и группировки. Графические способы отображения.
реферат [2,3 M], добавлен 19.12.2010Статистические ряды распределения, их значение в статистике. Подразделение вариационных рядов на дискретные и интервальные, особенности их применения. Практическое задание: использование статистических рядов для оценки состояния предприятия и отрасли.
контрольная работа [134,2 K], добавлен 17.11.2009
