175386 (626305), страница 2

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

Численность врачей всех специальностей на 10000 человек населения (человек).

Численность населения на 1 больничную койку (на конец года, человек).

Выброшено в атмосферу загрязняющих веществ, отходящих от стационарных источников, тонн.

Объем промышленной продукции в фактических отпускных ценах, миллиардов рублей.

Доля негосударственных предприятий в общем объеме производства по предприятиям, состоящим на самостоятельном балансе, в процентах.

Износ промышленно-производственных основных фондов, в процентах к наличию основных фондов на конец года.

Урожайность зерновых культур в хозяйствах всех категорий, центнеров с одного гектара.

Урожайность картофеля в хозяйствах всех категорий, центнеров с одного гектара.

Урожайность овощей в хозяйствах всех категорий, центнеров с одного гектара.

Реализация скота и птицы сельскохозяйственными организациями.

Инвестиции в основной капитал, в фактически действовавших ценах, миллионов рублей, в живом весе, тонн.

Обеспеченность городского населения домашними телефонными аппаратами телефонной сети общего пользования, на конец года, штук на 1000 человек.

Обеспеченность сельского населения домашними телефонными аппаратами телефонной сети общего пользования, на конец года, штук на 1000 человек.

Розничный товарооборот торговых предприятий, включая общественное питание, в расчете на душу населения, в фактически действовавших ценах, тысяч рублей.

Объем реализации платных услуг в расчете на душу населения по юридическим лицам, в фактически действовавших ценах, тысяч рублей.

Объем реализации бытовых услуг в расчете на душу населения по юридическим лицам, в фактически действовавших ценах, тысяч рублей.

Объем внешнеторгового оборота, миллионов долларов США.

Рентабельность реализованной продукции работ, услуг предприятий и организаций, в процентах к обороту.

Критерием отбора являлась необходимость использования по возможности наименее зависимых друг от друга факторов, чтобы избежать явления мультиколлинеарности в исходной матрице показателей.

Технически данный метод реализован в самых разнообразных статистических программах. Для обработки статистических данных для районов Гомельской области был применен пакет STATISTICA 6.0.

Общий алгоритм реализации этого метода, применительно к анализу районов области можно свести к следующим шагам [4, с.597-604]:

1. Пусть имеется n объектов Регион (1), Регион (2), …, Регион (n). Для каждой пары объектов Регион (i), Регион (j) задана мера их сходства s (i,j). Необходимо, чтобы s (i,j) = s (j, i). В нашем случае пусть это будет мера различия (расстояния), вычисленная по евклидовой метрике.

2. В нашем примере для исследуемых регионов мы отбираем большое число факторов для анализа (28 факторов и 21 регион). Поэтому чтобы придти к необходимому для расчетов виду проведем дополнительно некоторые манипуляции с исходными данными.

Стандартизируем значения в матрице показателей при помощи формулы

, (1)

где - стандартизированное значение показателя для региона (j), где i, j=1, 2, …, n; - значение параметра, характеризующего регион (j); - среднее значение конкретного параметра для рассматриваемой группы регионов. Например, среднее значение показателя "Выброшено в атмосферу загрязняющих веществ, отходящих от стационарных источников (тонн)" для районов Гомельской области.

Такая манипуляция позволит избежать погрешностей и ошибок, связанных с разницей в измерениях показателей.

Условие s (i,j) = s (j, i) будет выполняться в матрице симметрического вида. Поэтому для каждого из элементов полученной матрицы нормированных показателей рассчитываем меры различия (расстояний) по формуле обычного евклидового расстояния и формируем матрицу симметрического вида, тогда:

, (2)

где , - величина l-го компонента у i-го (j-го) объекта (l=1,2,…,k; i,j=1,2,…,n).

2. В конечном итоге рассматриваемые n объектов должны быть представлены конфигурацией такого же количества точек, причем в качестве меры близости точек-представителей выступает евклидово расстояние d (i,j) между соответствующими точками. Степень соответствия между совокупностью объектов и совокупностью представляющих их точек определяется путем сопоставления матриц сходства объектов ||s (i,j) || и расстояний между точками ||d (i,j) ||. Метрический функционал сходства имеет вид:

. (3)

При расчетах, производится подбор такого значения S, которое было бы минимальным среди возможных вариантов в искомом количестве измерений (например, 2 или 3). При проведении расчета мы руководствовались вышеуказанным алгоритмом, реализуемым в настройках программы "по умолчанию" [5].

При изначальном условии, что количество итоговых факторов (измерений для отображения положения районов на плоскости или в пространстве) равно 2, нами получены следующие результаты (табл.2):

Таблица 2

Результаты многомерного шкалирования районов Гомельской области по 2 измерениям

Район	Условное обозначение в программе	Измерение 1	Измерение 2
Брагинский	101	-0,158158	-0,165499
Буда-Кошелевский	102	-0,158129	-0,165518
Ветковский	103	-0,158165	-0,165490
Гомельский	104	-0,158021	-0,165597
Добрушский	105	-0,158099	-0,165434
Ельский	106	-0,158161	-0,165527
Житковичский	107	-0,158143	-0,165536
Жлобинский	108	3,235763	0,066417
Калинковичский	109	-0,158121	-0,165501
Кормянский	110	-0,158166	-0,165524
Лельчицкий	111	-0,158154	-0,165582
Лоевский	112	-0,158170	-0,165518
Мозырский	113	-0,231352	3,078363
Наровлянский	114	-0,158173	-0,165471
Октябрьский	115	-0,158158	-0,165524
Петриковский	116	-0,158153	-0,165542
Речицкий	117	-0,158013	-0,165448
Рогачевский	118	-0,158106	-0,165539
Светлогорский	119	-0,158004	-0,165485
Хойникский	120	-0,158148	-0,165547
Чечерский	121	-0,158169	-0,165499
Значение S	0,0000097

Далее на базе полученных данных построена диаграмма рассеяния точек, соответствующих отдельным районам.

При этом ось X соответствует измерению № 1, ось Y соответствует измерению № 2 (рис.1). Каждая точка находится на пересечении соответствующих значений измерения № и измерения № 2.

В качестве наименования района, чтобы не загромождать график, используем условные обозначения (см. табл.2).

При анализе диаграммы рассеяния обращаем внимание на то, что районы Жлобинский (108) и Мозырский (113) находятся в значительном удалении от остальных районов. Другие районы распределены на плоскости относительно равномерно.

Место концентрации положений остальных районов

Рис.1. Распределение районов по результатам многомерного шкалирования по показателям за 2004 год. Источник: [6,7]

Согласно составу анализируемых факторов (22 фактора), можно отметить, что Мозырский и Жлобинский районы отличаются от других районов области:

Жлобинский район лидирует по области по следующим показателям:

объем промышленной продукции в фактических отпускных ценах (млрд. рублей);

рентабельность реализованной продукции работ, услуг предприятий и организаций (в процентах к обороту);

объем внешнеторгового оборота (млн. долларов США);

номинальная начисленная среднемесячная заработная плата работников (тыс. рублей);

розничный товарооборот торговых предприятий, включая общественное питание, в расчете на душу населения в фактически действовавших ценах (тыс. рублей).

Мозырский район отличается высоким значением таких показателей:

урожайность картофеля в хозяйствах всех категорий (центнеров с одного гектара);

рентабельность реализованной продукции работ, услуг предприятий и организаций (в процентах к обороту);

выброшено в атмосферу загрязняющих веществ, отходящих от стационарных источников (тонн).

Таким образом, специфическое положение Мозырского района относительно остальных районов обусловлено количеством выбросов в атмосферу.

Мозырский район можно рассматривать как район, ориентированный на сельское хозяйство со средними по области показателями хозяйственной деятельности.

Жлобинский район, выделившийся на рис.1, можно отнести к районам с высоким социально-экономическим развитием, так как он лидирует в области по большинству экономических и социальных показателей.

Распределение остальных районов однотипно и поэтому требует дополнительного анализа (рис.2)

Рис.2. Распределение районов по результатам многомерного шкалирования по показателям за 2004 год

Источник: [6,7]

Необходимо обратить внимание на четыре района, находящиеся на некотором удалении от остальных: Речицкий (117), Светлогорский (119), Добрушский (105), Гомельский (104). Гомельский район находится ниже на плоскости, что вызвано влиянием высокого значения показателя реализации сельскохозяйственной продукции в целом. По другим факторам Гомельский район сходен с остальными районами выделенной группы. В данной группе Светлогорский, Речицкий, Добрушский районы находятся наиболее близко друг к другу на плоскости. Для группы этих районов характерно относительно высокое значение показателей инвестиций в основной капитал, объемов промышленного производства (для Светлогорского и Речицкого районов), суммы заработной платы, объема внешнеторгового оборота, розничного товарооборота (для Светлогорского и Речицкого) районов по области.

Остальные районы характеризуются более низким значением социально-экономических показателей в сравнении с выделенными группами. Социально-экономические показатели для третьей группы находятся на уровне или ниже среднеобластного.

Таким образом, можно выделить следующие группы районов в составе Гомельской области (табл.3):

Характеристики

Список файлов курсовой работы