Статистическое исследование социально-экономических явлений и процессов в Смоленской области
Проведение экспериментального статистического исследования социально-экономических явлений и процессов Смоленской области на основе заданных показателей. Построение статистических графиков, рядов распределения, вариационных рядов, их обобщение и оценка.
| Рубрика | Экономика и экономическая теория |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 15.03.2011 |
| Размер файла | 786,2 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.
6.2 Расчет медианы
Медиана - значение признака, приходящегося на середину упорядоченной совокупности, рассчитывается по формуле:
(6.2)
где - нижняя граница медианного интервала;
- величина медианного интервала;
- частота медианного интервала;
- накопленная частота интервала, предшествующего медиан
1.Рассчитаем медиану по данным таблицы 4.2.
Вычислим медиану по формуле 6.2, для этого выражаем из таблицы требуемые данные и подставляем в формулу:
Рис. 6.3. Графическое определение медианы
2.Рассчитаем медиану по данным таблицы 4.4.
Вычислим медиану по формуле 6.2, для этого выражаем из таблицы требуемые данные и подставляем в формулу:
Рис. 6.4. Графическое определение медианы
6.3 Расчёт квартилей
Аналогично с нахождением медианы в вариационных рядах распределения можно отыскать значение признака у любой единицы ранжированного ряда. Квартили представляют собой значения признака, делящие ранжированную совокупность на четыре равновеликие части, определяются по формуле:
(6.3)
где - номер квартиля;
- нижняя граница -го интервала квартиля;
- величина интервала -го квартиля;
- частота медианного интервала;
- накопленная частота интервала, предшествующего интервалу -го квартиля.
Рассчитаем квартили по данным таблицы 4.2, используя формулу (6.3):
Рассчитаем квартили по данным таблицы 4.4, используя формулу (6.3):
6.4 Расчёт децилей
Децили- варианты, делящие ранжированный ряд на десять равных по величине частей. Найти дециль можно по формуле:
(6.4)
Где - нижняя граница интервала, содержащая дециль;
J-номер дециля;
- частота интервала, содержащего дециль;
-накопленная частота, предшествующего интервалу, содержащему дециль.
По данным таблицы 3.1 вычислим значение децилей по формуле (6.4):
По данным таблицы 4.4 вычислим значение децилей по формуле (6.4):
6.5 Расчёт перцентилей
Значения признака, делящие ряд на 100 частей называются перцентилями.
Перцентили вычисляются по формуле:
(6.5)
где - перцентили;
- номер перцентиля.
Найдём перцентили по данным таблицы 3.1, используя формулу (6.5):
Найдём перцентили по данным таблицы 4.4, используя формулу (6.5):
7. Общая характеристика исследуемых статистических совокупностей
7.1 Расчёт центральных моментов
Центральный момент первого порядка определяется по формуле:
(7.1)
Центральный момент второго порядка определяется по формуле:
(7.2)
Центральный момент третьего порядка определяется по формуле:
(7.3)
Центральный момент четвёртого порядка определяется по формуле:
(7.4)
Определим центральные моменты по данным таблицы 3.1:
7.2 Расчёт асимметрии распределения
Выяснение общего характера распределения предполагает оценку его однородности, а также вычисление показателя асимметрии. При сравнительном изучении асимметрии нескольких распределений с разными единицами измерения вычисляется относительный показатель асимметрии ():
(7.5)
Где центральный момент третьего порядка;
среднее квадратическое отклонение в кубе.
Если , то асимметрия правосторонняя, если , то асимметрия левосторонняя. Чем числитель ближе к 0, тем асимметрия меньше. Асимметрия выше 0,5 (независимо от знака) считается значительной; меньше 0,25 незначительная.
Рассчитаем асимметрию по данным таблицы 4.2:
7.3 Расчет эксцесса распределения
Эксцесс распределения рассчитывается по формуле:
(7.6)
где - это центральный момент четвертого порядка;
- взвешенная дисперсия.
По данным табл. 4.2 высчитываем эксцесс распределения по формуле (7.6):
7.4 Оценка однородности совокупности
Вычисление общего характера распределения предполагает оценку его однородности, а так же вычисление показателей асимметрии и эксцесса. При сравнительном изучении асимметрии нескольких показателей вычисляется относительный показатель асимметрии. Его величина может быть положительной и отрицательной, а так же асимметрия может быть левосторонняя и правосторонняя.
Принято считать, что асимметрия выше 0,5 (не зависимо от знака) считается значительной; если она меньше 0,25, то незначительной.
Если величина эксцесса положительная, то эксцесс имеет островершинное распределение. Если же величина эксцесса отрицательная, то эксцесс имеет плосковершинное распределение.
В нашем случае асимметрия, просчитанная по трем задачам, оказалась значительной. При расчетах асимметрии получилась положительной, из этого следует то, что в данном случае она правосторонняя.
Для симметричных распределений может быть рассчитан показатель эксцесса. Эксцесс положительный - распределение островершинное, когда он отрицательный - распределение плосковершинное. В нашем случае в двух задачах эксцесс принял положительное значение и это значит, что эксцесс островершинный.
8. Корреляционно-регрессионный анализ
Исследуем статистическую зависимость между случайными величинами по таблице 1.1 «Демографические показатели». Для этого построим ещё одну таблицу:
|
Год |
Число родившихся на 1000 человек населения |
Число умерших на 1000 человек населения |
Численность населения (на конец года), тыс. человек , |
|||||
|
1990 |
11,9 |
13,3 |
13776,6 |
1157,7 |
176,9 |
15397,4 |
1340269,3 |
|
|
1995 |
8,1 |
17,2 |
9319,9 |
1150,6 |
295,8 |
19790,3 |
1323880,4 |
|
|
2000 |
7 |
20 |
7575,4 |
1082,2 |
400,0 |
21644,0 |
1171156,8 |
|
|
2001 |
7,6 |
20,6 |
8081,1 |
1063,3 |
424,4 |
21904,0 |
1130606,9 |
|
|
2002 |
8,2 |
21,6 |
8576,4 |
1045,9 |
466,6 |
22591,4 |
1093906,8 |
|
|
2003 |
8,7 |
22 |
8981,9 |
1032,4 |
484,0 |
22712,8 |
1065849,8 |
|
|
2004 |
8,8 |
21,3 |
8967,2 |
1019 |
453,7 |
21704,7 |
1038361,0 |
|
|
2005 |
8,6 |
21,6 |
8650,7 |
1005,9 |
466,6 |
21727,4 |
1011834,8 |
|
|
2006 |
8,8 |
20,8 |
8742,8 |
993,5 |
432,6 |
20664,8 |
987042,3 |
|
|
Итого |
77,7 |
178,4 |
82671,97 |
9550,5 |
3600,54 |
188136,9 |
10162908 |
Построим уравнение связи и определим зависимость между следующими параметрами:
Числом родившихся на 100 человек населения, числом умерших на 100 человек населения, численностью населения.
1. Строим график зависимости между параметрами уравнения.
Размещено на http://www.allbest.ru/
6
Зависимость между родившимися на 1000 человек населения и общей численностью населения имеет линейный характер и выражено обратной функцией.
2. Строим график зависимости между параметрами уравнения.
Размещено на http://www.allbest.ru/
6
Зависимость между умершими на 1000 человек населения и общей численностью населения имеет линейный характер и выражено обратной функцией.
Для линейного уравнения множеств регрессии зависимость выражается формулой:
Определим коэффициенты регрессии. Для этого составим систему уравнений регрессии:
Выражаем из первой строчки системы:
Подставляем во вторую строчку системы и выражаем
Подставим и в третью строчку системы и найдем :
Находим и :
С целью расширения экономического анализа рассчитаем частные коэффициенты эластичности:
Это значит, что при увеличении численности населения на одного человека, объем всего населения увеличивается на 0,54%
Это значит, что при увеличении численности населения на одного человека, смертность увеличивается на 0,92%.
Рассчитываем частные коэффициенты детерминации для и :
Парный коэффициент корреляции рассчитывается:
Коэффициент уравнения множественной регрессии равен:
Частный коэффициент детерминации равен:
Множественный коэффициент детерминации рассчитывается:
%
Значимость коэффициентов регрессии вычисляется с помощью t-критерия Стьюдента:
Где - дисперсия коэффициента регрессии.
Параметр модели является статистически значимым, если:
Величина дисперсии коэффициента регрессии равна:
При к=2, получаем 1,342
Проверяем значимость первого коэффициента регрессии:
следовательно, коэффициент регрессии не является значимым.
следовательно, коэффициент регрессии не является значимым.
следовательно, коэффициент регрессии не является значимым.
Проверка значимости уравнения регрессии определяется По F-критерию Фишера:
Средняя ошибка аппроксимации рассчитывается по формуле:
Таким образом, на основе наших расчётов можно сделать общий вывод о том, что построенная нами модель связи не пригодна для принятия решений и не годится для прогнозов, так как часть коэффициентов регрессии незначима.
9. Исследование динамики социально-экономических показателей
Основная цель статистического изучения динамики социально-экономических явлений состоит в выявлении и измерении закономерностей их развития во времени. Это достигается посредством построения и анализа статистических рядов динамики (или динамических рядов, или временных рядов).
Рядами динамики называются статистические данные, отображающие развитие изучаемого явления во времени. В каждом ряду динамики имеются два основных элемента:
показатель времени t. В качестве показателей времени в рядах динамики выступают либо определенные даты (моменты) времени, либо отдельные периоды (годы, кварталы, месяцы, сутки).
соответствующие им уровни развития изучаемого явления y. Уровнями ряда динамики называются отдельные наблюдения этого ряда. Уровни рядов динамики отображают количественную оценку (меру) развития во времени изучаемого явления. Они могут выражаться абсолютными, относительными и средними величинами.
В зависимости от характера изучаемого явления уровни рядов динамики могут относиться или к определенным датам (моментам) времени, либо к отдельным периодам. В соответствии с этим выделяют:
моментные ряды динамики, которые отображают состояние изучаемых явлений на определенные даты (моменты) времени. Особенностью моментного ряда динамики является то, что в его уровни могут входить одни и те же единицы изучаемой совокупности. Посредством моментных рядов динамики изучаются показатели, отображающие состояние изучаемых явлений на отдельные даты, например, состояние кадров, товарные запасы, наличие основных фондов и т.д.
интервальные ряды динамики, которые отображают итоги развития (функционирования) изучаемых явлений за отдельные периоды (интервалы) времени. Особенностью интервального ряда динамики является то, что каждый уровень интервального ряда складывается из данных за более короткие интервалы. Свойство суммирования уровней за последовательные интервалы времени позволяет получать ряды динамики более укрупненных периодов.
Для количественной оценки динамики социально-экономических явлений применяются: абсолютные приросты, темпы роста и прироста, темпы наращивания и др.
Для расчета показателей рядов динамики на постоянной базе каждый уровень ряда сравнивается с одним и тем же базисным уровнем. Исчисляемые при этом показатели называются базисными.
Для расчета показателей динамики на переменной базе каждый последующий уровень ряда сравнивается с предыдущим. Вычисленные таким образом показатели динамики называются цепными.
Абсолютный прирост - определяется в разностном сопоставлении двух уровней ряда динамики в единицах измерения исходной информации.
Базисный абсолютный прирост Дуб исчисляется как разность между сравниваемым уровнем уi и уровнем, принятым за постоянную базу сравнения yo:
Дубi = yi - уо
Цепной абсолютный прирост Дуц - разность между сравниваемым уровнем уi и уровнем, который ему предшествует, уi-1:
Дуцi=yi - yi-1
Между базисными и цепными абсолютными приростами существует связь: сумма базисных абсолютных приростов ? Дуцi равна базисному абсолютному приросту последнего периода ряда динамики .
Темп роста - характеризует отношение двух уровней ряда и может выражаться в виде коэффициента или в процентах:
Базисные темпы роста Трб исчисляются делением сравниваемого уровня уi на уровень, принятый за постоянную базу сравнения, :
Цепные темпы роста Трц исчисляются делением сравниваемого уровня уi на предыдущий уровень уi-1:
Между базисными и цепными темпами роста имеется взаимосвязь: произведение последовательных цепных темпов роста равно базисному темпу роста, а частное от деления последующего базисного темпа роста на предыдущий равно соответствующему цепному темпу роста.
Темп прироста характеризует абсолютный прирост в относительных величинах. Исчисленный в процентах темп прироста показывает, на сколько процентов изменился сравниваемый уровень с уровнем, принятым за базу сравнения.
Базисный темп прироста Тпб вычисляется делением сравниваемого базисного абсолютного прироста Дубi на уровень, принятый за постоянную базу сравнения уoi:
Цепной темп прироста Тпц - это отношение сравниваемого цепного абсолютного прироста Дуцi к предыдущему уровню уi-1:
Между показателями темпа роста и прироста имеется взаимосвязь:
(при выражении темпа роста в процентах).
(при выражении темпа роста в коэффициентах).
По данным таблицы 1.8 рассчитаем показатели динамики:
1) Базисные абсолютные приросты ВРП всего, млрд. руб. Дубi = yi - уо :
Дубi2000 =28141-7282=20859
Дубi2001 =36016-7282=28734
Дубi2002 =42166-7282=34886
Дубi2003=49086-7282=41804
Дубi2004=56114-7282=48832
Дубi2005 =68383-7282=61101
Базисные абсолютные приросты ВРП на душу населения, руб.:
Дубi2000 =25798-6315=19483
Дубi2001 =33575-6315=27260
Дубi2002 =39983-6315=33668
Дубi2003=47239-6315=40924
Дубi2004=54707-6315=48392
Дубi2005 =67542-6315=61227
2) Цепные абсолютные приросты Дуцi=yi - yi-1
Дуцi2000=28141-7282=20859
Дуцi2001=36016-28141=7875
Дуцi2002=42166-36016=6150
Дуцi2003=49086-42166=6920
Дуцi2004=56114-49086=7028
Дуцi2005=68383-56114=12269
3) Взаимосвязь базисных и цепных абсолютных приростов = ? Дуцi
61101=20859+7875+6150+6920+7028+12269
4) Базисные темпы роста
Трбi2000=28141 / 7282=3,86
Трбi2001=36016 / 7282=4,95
Трбi2002=42166 / 7282=5,79
Трбi2003=49086 / 7282=6,74
Трбi2004=56114 / 7282=7,71
Трбi2005=68383 / 7282=9,39
5) Цепные темпы роста
Трцi2000=28141 / 7282=3,86
Трцi2001=36016 / 28141=1,28
Трцi2002=42166 / 36016=1,17
Трцi2003=49086 / 42166=1,16
Трцi2004=56114 / 49086=1,14
Трцi2005=68383 / 56114=1,22
6) Взаимосвязь базисных и цепных темпов роста
9,39=3,86*1,28*1,17*1,16*1,14*1,22
7) Базисные темпы прироста
Тпбi2000=20859 / 7282=2,86
Тпбi2001=28734 / 7282=3,95
Тпбi2002=34886 / 7282=4,79
Тпбi2003=41804 / 7282=5,7
Тпбi2004=48832 / 7282=6,71
Тпбi2005=61101 / 7282=8,39
8) Цепные темпы прироста
Тпцi2000= 20859 / 7282 = 2,86
Тпцi2001= 7875 / 28141=0,28
Тпцi2002=6150 / 36016=0,17
Тпцi2003=6920 / 42166=0,16
Тпцi2004=7028 / 49086=0,14
Тпцi2005=12269 / 56114=0,22
9) Средний абсолютный прирост
,
10) Средний темп роста
=8,7%
11) Средний темп прироста= -1, или = -100%
=0,087-1=-0,913=-91,3%
10. Расчет экономических индексов
Статистический индекс - это относительная величина сравнения сложных совокупностей и отдельных их единиц. При этом под сложной понимается такая статистическая совокупность, отдельные элементы которой по отдельности не подлежат суммированию.
Динамика одноименных явлений изучается с помощью индивидуальных индексов
- индивидуальный индекс физического объема продукции
- индивидуальный индекс цен
- индивидуальный индекс товарооборота
где подстрочное обозначение «0» соответствует уровню базисного периода (с которым сравнивают) или момента времени, «1» - уровню отчетного (сравниваемого) периода или момента времени.
Основной формой сводных (общих) индексов являются агрегатные индексы. В числителе и знаменателе общих индексов в агрегатной форме содержатся соединенные наборы (агрегаты) элементов изучаемой совокупности.
1) - агрегатный индекс товарооборота
где pq - индексируемое сложное явление.
Разница между числителем и знаменателем индекса составляет абсолютное изменение товарооборота:
Это изменение товарооборота является результатом действия двух факторов: изменения физического объема продукции и изменения уровня цен.
Влияние изменения количества выпущенной продукции на изменение общего товарооборота отражается агрегатным индексом физического объема Iq.. Влияние изменения цен выражается агрегатным индексом цен Ip.
2) - агрегатный индекс физического объема продукции
где q - индексируемая величина,
р0 - соизмеритель, или вес, который фиксируется на уровне одного и того же периода. В практике статистики индексы количественных показателей исчисляются с базисными весами, а индексы качественных показателей - с отчетными весами. В данном случае вес фиксируется на уровне базисного периода
Разница между числителем и знаменателем индекса означает абсолютное изменение товарооборота (прирост или снижение) за счет изменения физического объема продукции:
3) - агрегатный индекс цен
где p - индексируемая величина,
q1 - соизмеритель, или вес, который фиксируется на уровне одного и того же периода (в данном случае - на уровне отчетного периода).
Разница между числителем и знаменателем индекса означает абсолютное изменение товарооборота (прирост или снижение) за счет изменения цен, или экономию (перерасход) потребителя за счет изменения цен.
Между рассмотренными сводными индексами в агрегатной форме существует взаимосвязь:
,
кроме того,
Индексы в форме средней арифметической:
- сводный индекс товарооборота
- сводный индекс физического объема продукции
- сводный индекс цен
Индексы в форме средней гармонической:
- сводный индекс товарооборота
- сводный индекс физического объема продукции
- сводный индекс цен
Индекс переменного состава Iпер представляет собой отношение двух взвешенных средних величин, характеризующее изменение индексируемого (осредняемого) показателя.
Iпер =
Величина этого индекса характеризует изменение средней взвешенной за счет влияния двух факторов: осредняемого показателя у отдельных единиц совокупности и структуры изучаемой совокупности.
Индекс постоянного (фиксированного) состава Iфикс представляет собой отношение средних взвешенных с одними и теми же весами (т.е. при постоянной структуре).
Iфикс =
Индекс постоянного состава учитывает изменение только индексируемой величины и показывает средний размер изменения изучаемого показателя у единиц совокупности.
Индекс структурных сдвигов Iстр характеризует влияние изменения структуры изучаемого явления на динамику среднего уровня индексируемого показателя.
Iстр =
Под структурными изменениями понимается изменение доли отдельных групп единиц совокупности к общей их численности.
Система взаимосвязанных индексов при анализе динамики средних величин имеет вид:
Iпер= Iфикс * Iстр
По таблице 1.15 рассчитаем экономические индексы:
Индивидуальные индексы физического объема в 2006 году к 2005 году
iq всего = 46881/39033=120% (рост на 20%)
iq на душу =46895/38551=121% (рост на 21%)
Индивидуальные индексы цен
ip=4439,2 / 3975,6=1,11=111% (рост на 11%) в 2006 году к 2005 году
Индивидуальные индексы товарооборота
ipq всего = (46881*4439,2)/(39033*3975,6) =134% (рост на 34%)
ipq на душу = (46895*4439,2)/(38551*3975,6) = 136% (рост на 36%)
Сводный индекс общего товарооборота
Объем общего товарооборота вырос на 34%. В абсолютном выражении изменение товарооборота составляет:
=416290419,2-308442950,4=107847468,8
Этот рост достигнут за счет изменения двух факторов: изменения уровня цен и изменения количества продукции.
Агрегатный индекс физического объема
Поскольку данный индекс является индексом количественного показателя (объема продукции), вычислим его, применяя базисные веса, т.е. при расчете используем уровень цен базисного периода
Наблюдается рост физического объема продукции на 21%.
Агрегатный индекс цен
Поскольку данный индекс является индексом качественного показателя (цен), вычислим его, применяя отчетные веса, т.е. при расчете используем объем производства отчетного периода
Взаимосвязь показателей
1,35=1,12*1,21
Рост физического объема продукции на 21% обеспечил прирост товарооборота. Одновременное увеличение цен на 12% обусловило рост товарооборота на 35%.
Заключение
Анализ и обобщение статистических данных - заключительный этап статистического исследования, конечной целью которого является получение теоретических выводов и практических заключений о тенденциях и закономерностях изучаемых социально-экономических явлений и процессов.
Задачами статистического анализа являются: определение и оценка специфики и особенностей изучаемых явлений и процессов, изучение их структуры, взаимосвязей и закономерностей их развития.
В качестве этапов статистического анализа выделяются:
1) формулировка цели анализа;
2) критическая оценка данных;
3) сравнительная оценка и обеспечение сопоставимости данных;
4) формирование обобщающих показателей;
5) фиксация и обоснование существенных свойств, особенностей, сходств и различий, связей и закономерностей изучаемых явлений и процессов;
6) формулировка заключений, выводов и практических предложений о резервах и перспективах развития изучаемого явления.
Методы анализа должны меняться в зависимости от характера изучаемых процессов, их специфики, особенностей и форм проявления.
Статистический анализ данных проводится в неразрывной связи теоретического, качественного анализа сущности исследуемых явлений и соответствующего количественного инструментария изучения их структуры, связей и динамики.
Экономико-статистический анализ должен проводиться при строгом соблюдении следующих принципов, которые учитывают экономическую и статистическую их градацию.
Экономическими принципами являются: соответствие экономическим законам и положениям теории расширенного воспроизводства; адекватное отражение сущности экономической политики современного этапа общественно-экономического развития; ориентация на конечные экономические результаты; учет специфики изучаемого объекта, отрасли; согласование интересов субъектов различных иерархических уровней.
К статистическим принципам относятся: четко определенная цель экономико-статистического исследования; согласованность систем по горизонтали и вертикали; сопоставимость во времени и пространстве; логическая взаимосвязь между показателями, характеризующими объект или явление; комплексность и полнота отображения объекта исследования в статистических показателях; максимальная степень аналитичности.
Соблюдение данных принципов наряду с предпосылками применения методологии статистического анализа позволяет осуществить научно обоснованное экономико-статистическое исследование субъектов экономики в соответствии с принятой международной методологией.
Список литературы
1. Адамов В. Е. факторный индексный анализ (методология и проблемы). - М.: Статистика, 1997.
2. Вайну Я. Я. Корреляция рядов динамики. - М.: Статистика, 1997.
3. Джини К. Средние величины. - М.: Статистика, 1997.
4. Ковалевский Г. В. Индексный метод в экономики. - М.: Финансы и статистика, 1989.
5. Лившиц Ф. Д. Статистические таблицы. - М.: Госстатиздат, 1958.
6. Миллс Ф. Статистические методы. - М.: Госсстатиздат, 1958.
7. Плошко В Г., Елисеева И. И. История статистики. М.: Финансы и статистика, 1990.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Анализ обобщающих показателей и закономерностей социально-экономических явлений и процессов в конкретных условиях места и времени. Описание количественной стороны массовых социально-экономических явлений, отражаемых посредством показателей статистики.
контрольная работа [761,6 K], добавлен 22.01.2015Особенности построения статистических сводок и рядов распределения в экономическом исследовании. Практическое применение метода группировок при анализе кадрового состава современной организации. Этапы изучения взаимосвязей социально-экономических явлений.
курсовая работа [240,4 K], добавлен 20.01.2015Виды корреляции и регрессии, применяемые в статистическом анализе социально-экономических явлений и процессов. Построение корреляционной модели (уравнения регрессии). Построение корреляционной таблицы, выполнение интервальной группировки по признакам.
курсовая работа [131,7 K], добавлен 03.10.2014Понятие, сущность и классификация инфляции. Показатели рядов динамики. Расчет индексов качественных показателей на примере индекса цен. Взаимосвязи социально-экономических явлений и процессов. Изменение стоимости, объемов производства и инфляции бензина.
курсовая работа [518,4 K], добавлен 09.06.2014Проведение 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 23.12.2010Методика проведения анализа динамических рядов социально-экономических явлений. Компоненты, формирующие уровни при анализе рядов динамики. Порядок составления модели экспорта и импорта Нидерландов. Уровни автокорреляции. Корреляция рядов динамики.
курсовая работа [583,6 K], добавлен 13.05.2010Сущность статистического изучения социально-экономических явлений. Группировка данных статистических наблюдений в анализе производства зерновых культур, изучение средних характеристик и показателей вариации. Использование рядов динамики и метода индекса.
курсовая работа [172,2 K], добавлен 13.03.2014Статистические 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 17.11.2009Статистическое наблюдение выступает как один из главных методов статистики и как одна из важнейших стадий статистического исследования. Под статистическими данными понимают совокупность количественных характеристик социально-экономических процессов.
контрольная работа [8,0 K], добавлен 23.03.2004Особенности социально-экономической политики Курской области. Анализ промышленного и сельскохозяйственного развития. Социальное развитие региона. Оценка показателей численности населения области, уровня безработицы и среднемесячной заработной платы.
контрольная работа [49,5 K], добавлен 22.04.2016
