Главная База знаний "Allbest" Экономика и экономическая теория Инструменты статистики

Инструменты статистики

Определение среднего значения показателя в совокупности. Вариационный анализ статистической совокупности по показателю. Проведение выборочного наблюдения и корреляционно-регрессионного анализа. Построение уравнения парной регрессии, ряды динамики.

Рубрика Экономика и экономическая теория
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 29.11.2011
Размер файла 290,2 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.

Страница:

Таблица Ж.1 - расчет данных по факторному признаку

Субъект

xi

yi

5000-9000

Республика Дагестан

5696,4

21827

Республика Калмыкия

7101,2

16896

Республика Северная Осетия - Алания

7625,8

15799

Алтайский край

7804,7

35028

Тамбовская область

7903

27983

Республика Адыгея

8056,4

24255

Республика Мордовия

8103

23898

Ивановская область

8171,6

30224

Брянская область

8189,6

25714

Республика Марий Эл

8404,3

31591

Ульяновская область

8412,7

31355

Пензенская область

8566,4

31905

Орловская область

8610,7

25674

Ставропольский край

8647,7

23092

Чувашская Республика

8703,2

33037

Воронежская область

8730,9

29103

Курская область

8856,8

26578

Кировская область

8861,5

36032

Псковская область

8950,5

32344

9000-13000

Костромская область

9058,1

37394

Саратовская область

9108,3

24535

Республика Алтай

9228,2

28877

Смоленская область

9552,1

26859

Оренбургская область

9619,6

27996

Владимирская область

9688,1

35768

Волгоградская область

9770,2

35571

Ростовская область

9779,6

30841

Рязанская область

9796,6

35955

Удмуртская Республика

9838,6

38926

Астраханская область

9866,9

27112

Тульская область

10137,1

32107

Тверская область

10177

39446

Краснодарский край

10260

40275

Нижегородская область

10302

56213

Белгородская область

10479,5

32837

Республика Тыва

10701,6

26500

Липецкая область

10907,1

38407

Калужская область

10926,8

40032

Омская область

11003,6

32711

Новгородская область

11004,9

28989

Республика Башкортостан

11027,1

39880

Ярославская область

11214,8

43715

Республика Хакасия

11251,2

25730

Республика Татарстан

11468,6

32765

Республика Бурятия

11528,6

29451

Пермский край

11856

49857

Челябинская область

11897,5

33420

Самарская область

11920,7

35468

Еврейская автономная область

11968,9

17711

Новосибирская область

12017

43288

Читинская область

12161,5

28050

Кемеровская область

12554,9

29860

Калининградская область

12750,3

38996

Вологодская область

12913,9

39155

13000-17000

Ленинградская область

13154,8

30675

Приморский край

13174,1

40731

Республика Карелия

13342,1

31647

Амурская область

13534,4

32499

Иркутская область

13770

49617

Свердловская область

13986,9

54261

Архангельская область

14400,3

39845

Томская область

14429

36732

Красноярский край

15510

40435,0

Хабаровский край

15883,5

41973

Московская область

16234,5

51747

17000-21000

Республика Коми

17077,3

42917

г. Санкт-Петербург

17552

80251

Республика Саха (Якутия)

19409,2

30835

21000-25000

Камчатский край

21814,7

40280

г. Москва

23623,3

113501

25000-29000

Тюменская область

28565

43171

Те регионы, для которых значение результативного признака отсутствовало, из расчётов пришлось исключить.

Таблица Ж.2 - расчет данных по факторному признаку

Интервалы

Число реги-онов

?2ост.

5 000-

9 000

19

27491,32

35607,73239

30350614,74

81966384,03

182981416,8

9 000-

13 000

35

34419,91

55277716,31

13 000-

17 000

11

40923,82

59343670,69

17 000-

21 000

3

51334,33

442415926,2

21 000-

25 000

2

76890,5

1340328710

25 000-

29 000

1

43171

-

29 000-

33 000

-

-

-

?

71

X

Х

2453753,80

Х

Х

Средние значения результативного признака в каждой, из выделенных по факторному признаку, групп рассчитаем по формуле средней арифметической простой.

Рассчитаем остаточную дисперсию для каждой группы:

Окончание приложения Ж

Рассчитаем межгрупповую дисперсию по формуле средней арифметической взвешенной, где весом выступает число субъектов РФ, попадающих в соответствующую группу, выделенную по факторному признаку:

= 81966384,03

Рассчитаем общую дисперсию результативного признака по формуле средней арифметической взвешенной, где весом выступает число субъектов РФ, попадающих в соответствующий группу, выделенную по факторному признаку:

=182981416,8

Рассчитаем ЭКО, как корень из отношения межгрупповой дисперсии к общей:

Рассчитаем коэффициент детерминации:

ПРИЛОЖЕНИЕ К

Расчет коэффициента Спирмена и Кендалла

Таблица К.1 - Расчет коэффициента Спирмена и Кендалла

Регион

Ранг Х

Ранг Y

Разность рангов,di

di^2

P

N

Республика Дагестан

1

4

-3

9

67

0

Республика Калмыкия

2

2

0

0

68

1

Республика Северная Осетия - Алания

3

1

2

4

68

2

Алтайский край

4

40

-36

1296

31

0

Тамбовская область

5

16

-11

121

54

1

Республика Адыгея

6

7

-1

1

62

2

Республика Мордовия

7

6

1

1

62

3

Ивановская область

8

24

-16

256

46

1

Брянская область

9

10

-1

1

58

3

Республика Марий Эл

10

29

-19

361

41

1

Ульяновская область

11

28

-17

289

41

2

Пензенская область

12

31

-19

361

39

1

Орловская область

13

9

4

16

55

7

Ставропольский край

14

5

9

81

56

10

Чувашская Республика

15

38

-23

529

32

1

Воронежская область

16

21

-5

25

44

6

Курская область

17

13

4

16

50

8

Кировская область

18

45

-27

729

26

0

Псковская область

19

33

-14

196

35

3

Костромская область

20

47

-27

729

24

0

Саратовская область

21

8

13

169

49

14

Республика Алтай

22

19

3

9

42

10

Смоленская область

23

14

9

81

45

12

Оренбургская область

24

17

7

49

43

11

Владимирская область

25

43

-18

324

26

2

Волгоградская область

26

42

-16

256

26

3

Ростовская область

27

27

0

0

34

10

Рязанская область

28

44

-16

256

25

2

Удмуртская Республика

29

49

-20

400

22

0

Астраханская область

30

15

15

225

38

18

Тульская область

31

32

-1

1

30

9

Тверская область

32

52

-20

400

19

0

Краснодарский край

33

56

-23

529

15

0

Нижегородская область

34

69

-35

1225

2

0

Белгородская область

35

37

-2

4

23

11

Республика Тыва

36

12

24

576

33

26

Липецкая область

37

48

-11

121

19

4

Калужская область

38

55

-17

289

14

2

Омская область

39

35

4

16

22

14

Новгородская область

40

20

20

400

28

23

Республика Башкортостан

41

54

-13

169

14

3

Ярославская область

42

64

-22

484

6

1

Республика Хакасия

43

11

32

1024

27

33

Республика Татарстан

44

36

8

64

19

16

Республика Бурятия

45

22

23

529

24

25

Пермский край

46

66

-20

400

4

1

Челябинская область

47

39

8

64

17

15

Самарская область

48

41

7

49

16

14

Еврейская автономная область

49

3

46

2116

22

46

Новосибирская область

50

63

-13

169

5

3

Читинская область

51

18

33

1089

20

33

Кемеровская область

52

23

29

841

19

29

Калининградская область

53

50

3

9

13

8

Вологодская область

54

51

3

9

12

8

Ленинградская область

55

25

30

900

16

30

Приморский край

56

59

-3

9

8

4

Республика Карелия

57

30

27

729

13

28

Амурская область

58

34

24

576

12

25

Иркутская область

59

65

-6

36

4

2

Свердловская область

60

68

-8

64

2

1

Архангельская область

61

53

8

64

8

10

Томская область

62

46

16

256

8

17

Красноярский край

63

58

5

25

6

7

Хабаровский край

64

60

4

16

5

6

Московская область

65

67

-2

4

2

2

Окончание таблицы К.1

Республика Коми

66

61

5

25

3

7

г. Санкт-Петербург

67

70

-3

9

1

0

Республика Саха (Якутия)

68

26

42

1764

3

42

Камчатский край

69

57

12

144

2

12

г. Москва

70

71

-1

1

0

0

Тюменская область

71

62

9

81

0

9

итого

х

х

х

22070

1825

660

Ранговый коэффициент Спирмена:

, (К.1)

- ранговый коэффициент Спирмена;

- разность рангов i-х значений признаков х и у.

Коэффициент Кендалла:

, (К.2)

где - коэффициент Кендалла;

S= P-N, (К.3)

где P - сумма чисел последующих рангов, превышающих данный;

N - сумма чисел последующих рангов, ниже данного.

ПРИЛОЖЕНИЕ Л

Расчет коэффициента Фехнера

За Х примем численность населения в каждом из субъектов РФ в десятках тысячах человек за 2007 год, а за Y - число больничных коек на 10000 человек населения в каждом субъекте за 2007 год.

Таблица Л.1 - Расчет коэффициента Фехнера

X

Y

Знак отклонения от

Знак отклонения от

Совпадение знаков

7804,7

35028

-3724,8

-579,7

С

13534,4

32499

2004,9

-3108,7

Н

14400,3

39845

2870,8

4237,3

С

9866,9

27112

-1662,6

-8495,7

С

10479,5

32837

-1050,0

-2770,7

С

8189,6

25714

-3339,9

-9893,7

С

9688,1

35768

-1841,4

160,3

Н

9770,2

35571

-1759,3

-36,7

С

12913,9

39155

1384,4

3547,3

С

8730,9

29103

-2798,6

-6504,7

С

23623,3

113501

12093,8

77893,3

С

17552

80251

6022,5

44643,3

С

11968,9

17711

439,4

-17896,7

Н

8171,6

30224

-3357,9

-5383,7

С

13770

49617

2240,5

14009,3

С

12750,3

38996

1220,8

3388,3

С

10926,8

40032

-602,7

4424,3

Н

21814,7

40280

10285,2

4672,3

С

12554,9

29860

1025,4

-5747,7

Н

8861,5

36032

-2668,0

424,3

Н

9058,1

37394

-2471,4

1786,3

Н

10260

40275

-1269,5

4667,3

Н

15510

40435,0

3980,5

4827,3

С

8856,8

26578

-2672,7

-9029,7

С

13154,8

30675

1625,3

-4932,7

Н

10907,1

38407

-622,4

2799,3

Н

16234,5

51747

4705,0

16139,3

С

10302

56213

-1227,5

20605,3

Н

11004,9

28989

-524,6

-6618,7

С

12017

43288

487,5

7680,3

С

Продолжение таблицы Л.1

X

Y

Знак отклонения от

Знак отклонения от

Совпадение знаков

11003,6

32711

-525,9

-2896,7

С

9619,6

27996

-1909,9

-7611,7

С

8610,7

25674

-2918,8

-9933,7

С

8566,4

31905

-2963,1

-3702,7

С

11856

49857

326,5

14249,3

С

13174,1

40731

1644,6

5123,3

С

8950,5

32344

-2579,0

-3263,7

С

8056,4

24255

-3473,1

-11352,7

С

9228,2

28877

-2301,3

-6730,7

С

11027,1

39880

-502,4

4272,3

Н

11528,6

29451

-0,9

-6156,7

С

5696,4

21827

-5833,1

-13780,7

С

7101,2

16896

-4428,3

-18711,7

С

13342,1

31647

1812,6

-3960,7

Н

17077,3

42917

5547,8

7309,3

С

8404,3

31591

-3125,2

-4016,7

С

8103

23898

-3426,5

-11709,7

С

19409,2

30835

7879,7

-4772,7

Н

7625,8

15799

-3903,7

-19808,7

С

11468,6

32765

-60,9

-2842,7

С

10701,6

26500

-827,9

-9107,7

С

11251,2

25730

-278,3

-9877,7

С

9779,6

30841

-1749,9

-4766,7

С

9796,6

35955

-1732,9

347,3

Н

11920,7

35468

391,2

-139,7

Н

9108,3

24535

-2421,2

-11072,7

С

13986,9

54261

2457,4

18653,3

С

9552,1

26859

-1977,4

-8748,7

С

8647,7

23092

-2881,8

-12515,7

С

7903

27983

-3626,5

-7624,7

С

10177

39446

-1352,5

3838,3

Н

14429

36732

2899,5

1124,3

С

10137,1

32107

-1392,4

-3500,7

С

28565

43171

17035,5

7563,3

С

9838,6

38926

-1690,9

3318,3

Н

8412,7

31355

-3116,8

-4252,7

С

Окончание таблицы Л.1

X

Y

Знак отклонения от

Знак отклонения от

Совпадение знаков

15883,5

41973

4354,0

6365,3

С

11897,5

33420

368,0

-2187,7

Н

12161,5

28050

632,0

-7557,7

Н

8703,2

33037

-2826,3

-2570,7

С

11214,8

43715

-314,7

8107,3

Н

Для проведения расчетов используем среднее значение среднемесячной заработной платы по субъектам РФ в 2007 году, рассчитанное ранее:

В расчетах используем среднее значение результативного признака, которое было определено в приложении Ж:

Число совпадений (с) равно 50, несовпадений (н)- 21.

; (Л.1)

.

ПРИЛОЖЕНИЕ М

Расчет коэффициента Пирсона и Чупрова

Для проведения расчетов воспользуемся корреляционной решеткой составленной при решении пятой задачи.

Таблица М.1 - Корреляционная решетка

Интервалы

15000-30000

30000-45000

45000-60000

60000-75000

75000-90000

90000-105000

105000-120000

?

5 000-9 000

11

8

-

-

-

-

-

19

9 000-13 000

12

21

2

-

-

-

-

35

13 000-17 000

-

8

3

-

-

-

-

11

17 000-21 000

-

2

-

-

1

-

-

3

21 000-25 000

-

1

-

-

-

-

1

2

25 000-29 000

-

1

-

-

-

-

-

1

29 000-33 000

-

-

-

-

-

-

-

0

?

23

41

5

0

1

0

1

71

Рассчитаем коэффициент Пирсона по следующей формуле:

Рассчитаем коэффициент Чупрова по следующей формуле:

ПРИЛОЖЕНИЕ Н

Расчет уравнений парной регрессии для гиперболическая зависимости

Решив данную систему уравнений, получим следующие значения параметров уравнения гиперболической зависимости:

Подставим эти значения в уравнение гиперболической зависимости:

ПРИЛОЖЕНИЕ П

Показатели динамики.

Абсолютное изменение уровня ряда (абсолютный прирост):

- цепное:

. (П.1)

- базисное:

. (П.2)

Ускорение уровня ряда:

. (П.3)

Темп роста:

- цепной:

. (П.4)

- базисный:

. (П.5)

Темп прироста:

- цепной:

.(П.6)

- базисный:

.(П.7)

Продолжение приложения П

Абсолютное значение 1% прироста:

- цепное:

.(П.8)

- базисное:

,(П.9)

где - значение признака в -том периоде,

- значение признака в периоде,

- значение признака в базисном (первом) периоде.

Средний уровень ряда будем рассчитывать по формуле средней хронологической, так как среднемесячная заработная плата является относительным показателем и его величина взята как средняя за каждый год, то есть является точкой на отрезке времени:

;(П.10)

Среднее абсолютное изменение (средний прирост):

;(П.11)

Среднее ускорение уровня ряда:

;(П.12)

Средний темп роста:

;(П.13)

Средний темп прироста:

;(П.14)

Рассчитаем показатели колеблемости:

Отклонение от тренда:

.(П.15)

Отклонения от тренда по всем уровням ряда приведены в таблице П.2.

Таблица П.2 - Отклонения от тренда

Номер периода

Фактической значение

Теоретическое значение

1

121

119,00

2

2

111

114,00

-3

3

111

111,00

0

4

113

111,00

2

5

113

113,00

0

6

117

117,00

0

Амплитуда отклонений от тренда:

; (П.16)

реднее линейное отклонение от тренда:

,(П.17)

где - количество уровней в ряду;

- число потерянных степеней свободы (для параболы =3).

Среднеквадратическое отклонение от тренда:

(П.18)

Относительное линейное отклонение от тренда:

,(П.19)

где - среднее значение признака по тренду (теоретическое).

Коэффициент аппроксимации:

;(П.20)

Размещено на Allbest.ru

Страница:


Подобные документы

  • Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel

    Проведение статистического наблюдения за деятельностью предприятий. Стоимость основных производственных фондов. Статистический анализ генеральной совокупности. Описательные статистики выборочной совокупности. Распределение единиц выборочной совокупности.

    практическая работа [66,9 K], добавлен 31.01.2012

  • Проведение качественного анализа выборочной совокупности банков

    Виды и способы статистического наблюдения. Построение и анализ вариационных рядов распределения. Оценка параметров генеральной совокупности банков на основе выборочных данных. Расчет парного коэффициента корреляции и уравнения однофакторной регрессии.

    контрольная работа [712,1 K], добавлен 30.03.2014

  • Статистическая обработка и анализ совокупности

    Простая сводка данных по показателю "Внешняя торговля по субъектам РФ". Вариационный анализ статистической совокупности. Выборочное наблюдение и генеральная совокупность на основе выборочной. Анализ рядов динамики и корреляционный анализ показателей.

    курсовая работа [1,6 M], добавлен 26.02.2012

  • Выборочное наблюдение. Оценка генеральной совокупности

    Понятие и основные виды выборочного наблюдения. Ошибки выборочного статистического наблюдения. Определение генеральной совокупности, проблема соотношения выборки и совокупности. Точечная и интервальная оценка параметров генеральной совокупности.

    контрольная работа [32,6 K], добавлен 02.12.2015

  • Статистический анализ выборочного наблюдения

    Понятие выборочного наблюдения. Определение объема и численности выборки. Практическое применение в статистическом анализе выборочного наблюдения. Формулы предельных ошибок выборочной доли и среднего показателя. Значения гарантийного коэффициента.

    курсовая работа [123,0 K], добавлен 11.02.2015

  • Корреляционный анализ в статистических расчетах

    Сводка и группировка материалов статистического наблюдения. Абсолютные, относительные и средние величины, показатели вариации. Ряды динамики, индексный анализ. Проведение корреляционно-регрессионного анализа таблиц о сборе урожая и внесении удобрений.

    курсовая работа [667,1 K], добавлен 14.05.2013

  • Статистический анализ выборочного наблюдения

    Метод статистики, анализ данных, поиск закономерностей. Сводка и группировка данных статистического наблюдения за жилищным фондом. Вариационный анализ показателя площади жилищ, приходящихся в среднем на одного жителя. Выборочное наблюдение субъектов.

    курсовая работа [117,9 K], добавлен 04.10.2008

  • Ошибки наблюдения. Статистические ряды динамики

    Классификация ошибок наблюдения в зависимости от причин возникновения. Особенности ошибок регистрации и репрезентативности. Преимущества выборочного наблюдения перед сплошным. Допустимый уровень ошибки. Понятие ряда динамики в статистической науке.

    контрольная работа [73,8 K], добавлен 22.06.2015

  • Основы медицинской статистики

    Понятие статистической совокупности и ее структура. Понятие генеральной и выборочной совокупности. Обеспечение репрезентативности выборочной совокупности. Вероятность наступления в выборочной совокупности какого-либо события. Закон больших чисел.

    презентация [76,5 K], добавлен 19.05.2012

  • Статистическая совокупность

    Характеристика методов выполнения оценок параметров больших множеств по данным выборочного наблюдения. Особенности работы с большими массивами данных. Расчет основных показателей совокупности. Корреляционно-регрессионный анализ. Анализ рядов динамики.

    курсовая работа [1,2 M], добавлен 24.08.2010

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.

© 2000 — 2023, ООО «Олбест» Все права защищены