скачать рефераты
  RSS    

Меню

Быстрый поиск

скачать рефераты

скачать рефератыКурсовая работа: Статистическая обработка и статистический анализ данных по материалам статистического наблюдения

Необходимо отметить, что ряд является интервальным и равномерным. Показатели в каждом интервале полностью сопоставимы по единицам измерения и территории.

 

Показатели ряда динамики и тенденции динамики

Наименование показателя -2 -1 0 1 2 Средние характеристики
Уровень ряда, руб. 3230,60 4299,60 5435,60 7211,30 8999,50 5835,32
Абсолютный прирост (цепной), руб. 1069,00 1136,00 1775,70 1788,20 1442,23
Абсолютный прирост (базисный), руб. 0 1069,00 2205,00 3980,70 5768,90
Абсолютное ускорение (цепное) 67,00 639,70 12,50 239,73
Темп роста (цепной),% 133,09 126,42 132,67 124,80 129,19
Темп роста (базисный),% 100,00 133,09 168,25 223,22 278,57
Темп прироста (цепной),% 33,09 26,42 32,67 24,80 29,19
Темп прироста (базисный),% 0 33,09 68,25 123,22 178,57
Абсолютное значение 1% прироста (цепного) 32,31 43,00 54,36 72,11

Таблица 10 – Показатели ряда динамики

Абсолютный цепной прирост показывает изменение значения показателя по отношению к предыдущему периоду, а абсолютный базисный прирост – по отношению к начальному периоду. Цепной темп роста – это соотношение значения показателя в текущем и предыдущем периоде. Видно, что во всех интервалах цепной темп роста больше 100%, следовательно, значение показателя увеличивается. Средний уровень ряда рассчитывается как простая арифметическая, так длина интервалов одинаковая, а показатель выражен в абсолютных величинах. Средний прирост уровня ряда составляет 1442,23 руб. в год. Средний темп прироста равен 29,19%, именно на эту величину в среднем увеличиваются среднедушевые доходы каждый год.

 

Выбор вида тренда

Так как количество уровней в ряду мало, то для выбора вида уравнения динамики можно использовать графический метод или метод наименьших квадратов.

Применим графический метод. Нанесем на поле координат точки, соответствующие значениям признака в каждом периоде. Проведем прямую линию, наиболее точно отражающую тенденцию распределения точек.


На проведенной прямой выберем 2 произвольные точки. Используя их координаты, решим следующую систему уравнений:

a+b* =;

a+b* =;

a=, b=.

Уравнение динамики имеет вид: y= +.

Метод наименьших квадратов дает оценку параметров, отвечающую принципам максимального правдоподобия, лишь в том случае, когда распределение в совокупности подчиняется нормальному закону. В нашем случае гипотеза о нормальном характере распределения была отвергнута. Поэтому методу МНК нельзя полностью доверять.

Рассчитаем параметры уравнения прямой линейной зависимости:

5*a+0*b=29176,60

0*a+10*b=14449,5

a=5835,32; b=1444,95;


Сумма квадратов отклонений фактических значений признака от теоретических равна 329329,28.

Рассчитаем параметры уравнения параболы:

5*a+0*b+10*c=29176,60

0*a+10*b+0*c=14449,5

10*a+0*b+34*c=60431,3

a=5538,45; b=1444,95; c=148,44.

Сумма квадратов отклонений фактических значений признака от теоретических равна 20865,03.

Рассчитаем параметры уравнения третьей степени:

5*a+0*b+10*c+0*d=29176,60

0*a+10*b+0*c+34*d=14449,5

10*a+0*b+34*c+0*d=60431,3

0*a+34*b+0*c+130*d=49062,9

a=5538,45; b=1460,392; c=148,44; d=-4,54.

Сумма квадратов отклонений фактических значений признака от теоретических равна 20568,00.

Минимальное значение суммы квадратов отклонений фактических значений признака от теоретических соответствует последнему уравнению. Таким образом, уравнение динамики имеет вид:

y = -4,5417x3 + 148,44x2 + 1460,4x + 5538,4.


Рассчитаем показатели колеблемости, для чего сначала вычислим показатели отклонения от тренда:

Наименование показателя -2 -1 0 1 2
Уровень ряда (фактический), ед. 3230,60 4299,60 5435,60 7211,30 8999,50
Уровень ряда (теоретический), ед. 3247,74 4231,03 5538,45 7142,73 9016,64
Отклонение фактического уровня ряда от теоретического, ед. -17,14 68,57 -102,85 68,57 -17,14

Таблица 11 – показатели отклонения от тренда

Наименование показателя Значение
Амплитуда отклонений от тренда 171,41
Среднее линейное отклонение от тренда 17,14
Среднее квадратическое отклонение от тренда 143,42
Относительное линейное отклонение от тренда 0,00
Коэффициент аппроксимации 0,02

Таблица 12 – показатели колеблемости

Анализ полученных результатов позволяет сделать вывод о том, что полученная зависимость наилучшим образом аппроксимирует исходные данные. Очень низкие коэффициент аппроксимации, показывающий очень слабую колеблемость тенденции, и относительное линейное отклонение от тренда позволяют использовать тренд для прогнозирования изменения значений показателя среднедушевых денежных доходов в месяц на срок приблизительно 1,5 года.


Заключение

В результате проделанной работы по многостороннему исследованию совокупности, состоящей из 88 регионов РФ, по показателю «Доля денежных доходов, расходуемых на прирост финансовых активов, % в 2004г.» можно сделать следующие выводы:

Выяснилось, что лишь 34% регионов имеет показатель ниже среднего, оставшиеся 66 субъектов РФ имеют показатель выше среднего, что свидетельствует о достаточно высоких размерах финансовых активов.

Гипотеза о нормальном характере распределения не подтвердилась вследствие выраженной правосторонней асимметрии

В результате построения ряда динамики по показателю «Среднедушевой денежный доход в месяц, руб. по Центральному федеральному округу за 2000-2004гг.» и его последующего анализа было получено уравнение третьей степени, наилучшим образом описывающее тенденцию динамики:

y = -4,5417x3 + 148,44x2 + 1460,4x + 5538,4.

Данное уравнение с большой долей вероятности можно использовать для прогнозирования.

При проведении выборки и анализе выборочных совокупностей установлено, что генеральная средняя попадает во все доверительные интервалы, рассчитанные для вероятностей 0,76; 0,86; 0,88; 0,96 как в малой, так и в большой выборке. Но значительной степени это объясняется не столько высокой репрезентативностью выборок, сколько большим значением предельной ошибки, на которую, в свою очередь, повлияла большая величина дисперсий.

В заключении необходимо отметить, что выполнение данного курсового проекта позволило приобрести навыки по обработке больших массивов статистических данных и их.


Приложение А
субъект Доля денежных доходов, расходуемых на прирост финансовых активов, % Годовые доходы населения, руб.
Белгородская область 24,3 73898551,2
Брянская область 20,4 60761572,8
Владимирская область 28,6 61031116,8
Воронежская область 18,9 114358623,6
Ивановская область 22,2 38765328
Калужская область 11,4 51631927,2
Костромская область 28,5 33240636
Курская область 27,4 61666344
Липецкая область 17,9 63852366
Московская область 0,9 461383876,8
Орловская область 17,6 39609660
Рязанская область 14,4 52748044,8
Смоленская область 19,5 54848736
Тамбовская область 24,6 56341308
Тверская область 11,6 68547835,2
Тульская область 25,5 78740886
Ярославская область 34,9 82593655,2
г. Москва 13,8 2615676553
Республика Карелия 25,1 49347250,8
Республика Коми 27,6 112165236
Архангельская область * 32,6 86642841,6
Ненецкий автономный округ 69,7 10141588,8
Вологодская область 30,6 79010784
Калининградская область 16 53494500
Ленинградская область 25,9 79962864
Мурманская область 20,5 88350240
Новгородская область 17,6 35761606,8
Псковская область 12,2 38539353,6
г. Санкт-Петербург 21,5 491351788,8
Республика Адыгея 25,3 16448802
Республика Дагестан 19 93681367,2
Республика Ингушетия 63,1 10038840
Кабардино-Балкарская Республика 24,8 34089001,2
Республика Калмыкия 40 8073853,2
Карачаево-Черкесская Республика 27,8 17534362,8
Республика Северная Осетия - Алания 40,7 34663927,2
Краснодарский край 4,8 268303960,8
Ставропольский край 6,9 127122103,2
Астраханская область 26,9 54509254,8
Волгоградская область 19,1 149095663,2
Ростовская область 17,5 263956135,2
Республика Башкортостан 17,6 253209686,4
Республика Марий Эл 18,7 22237022,4
Республика Мордовия 32,9 34335345,6
Республика Татарстан 20,2 242452980
Удмуртская Республика 22,7 68816592
Чувашская Республика 18,5 49761216
Кировская область 25,9 66695209,2
Нижегородская область 17,5 200127387,6
Оренбургская область 32,4 100524992,4
Пензенская область 15,4 58950672
Пермская область * 27,0 209680923,6
Коми-Пермяцкий автономный округ 45,4 3713354,4
Самарская область 7,4 277131585,6
Саратовская область 22,3 126753360
Ульяновская область 14,2 60046008
Курганская область 27,1 46431787,2
Свердловская область 22,2 354592780,8
Тюменская область* 70,6 219525381,6
Ханты-Мансийский автономный округ - Югра 33,4 261763454,4
Ямало-Ненецкий автономный округ 42,5 116604858
Челябинская область 20,8 206711582,4
Республика Алтай 39,5 8329658,4
Республика Бурятия 27,5 54605167,2
Республика Тыва 46,9 12307075,2
Республика Хакасия 34,3 28936904,4
Алтайский край 13,4 108352717,2
Красноярский край* 23,2 220950054
Таймырский (Долгано-Ненецкий) автономный округ 54,3 5267386,8
Эвенкийский автономный округ 60,6 1811224,8
Иркутская область* 23,3 163607767,2
Усть-Ордынский Бурятский автономный округ 57,7 2916648
Кемеровская область 26,5 212353382,4
Новосибирская область 0,2 159376021,2
Омская область 25,9 134092786,8
Томская область 23,2 80856968,4
Читинская область* 28,1 62226236,4
Агинский Бурятский автономный округ 38,2 3664045,2
Республика Саха (Якутия) 28,8 109702881,6
Приморский край 15,7 133027860
Хабаровский край 26,9 129327297,6
Амурская область 25,3 50371178,4
Камчатская область* 41,2 32658213,6
Корякский автономный округ 59,4 2882966,4
Магаданская область 40 20261882,4
Сахалинская область 29,7 61256464,8
Еврейская автономная область 28,8 11342316
Чукотский автономный округ 37,3 9386083,2

*Регионы входят в состав других субъектов РФ.

Страницы: 1, 2, 3, 4


Новости

Быстрый поиск

Группа вКонтакте: новости

Пока нет

Новости в Twitter и Facebook

  скачать рефераты              скачать рефераты

Новости

скачать рефераты

© 2010.