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

Текст из файла (страница 4)

руб.

Дисперсия:

;

Среднее квадратическое отклонение:

руб.

Линейное отклонение:

Коэффициент асциляции:

; R = Xmax - Xmin

Коэффициент линейного отклонения:

Коэффициент вариации

Определим значение моды:

= руб.

Значение медианы:

= руб.

Сделаем выводы по результатам проведенных расчетов: значение средней арифметической (85 руб.) показывает, что в рассматриваемой совокупности средняя цена продукции составляет 85 руб.

Значение среднего квадратического отклонения (3,56 руб.) показывает, что большинство предприятий совокупности с ценой продукции от 81,4 до 88,6 руб.

Значение коэффициента вариации (4,2%) свидетельствует об однородности рассматриваемой совокупности (т.к. V<33%), и типичности и надежности средней.

Значение моды (85 руб.) показывает, что большинство предприятий рассматриваемой совокупности с ценой продукции 85 руб.

Значение медианы (85 руб.) показывает, что половина предприятий совокупности с ценой продукции не более 85 руб., а другая половина - не менее 85 руб.

Задание 2

По исходным данным:

1. Установите наличие и характер связи между признаками – выпуск продукции и затраты на производство продукции, методом аналитической группировки, образовав пять групп с равными интервалами по факторному признаку.

2. Измерьте тесноту корреляционной связи между названными признаками с использованием коэффициентов детерминации и эмпирического корреляционного отношения.

Сделайте выводы по результатам выполнения задания.

Решение

Для установления наличия и характера связи между факторным признаком – выпуск продукции и результативным признаком – затраты на производство продукции проведем аналитическую группировку, образовав пять групп с равными интервалами.

Таблица 8

Распределение предприятий по выпуску продукции

По данным вспомогательной таблицы (табл. 8) составим итоговую аналитическую таблицу (табл. 9).

Таблица 9

Зависимость затрат на производство продукции от выпуска продукции

Аналитическая группировка предприятий по цене продукции показывает, что с увеличением среднего значения факторного признака – цены продукции происходит снижение среднего значения результативного признака – объёма продаж продукции, следовательно, между изучаемыми признаками существует разнонаправленная связь.

Наличие корреляционной связи между исследуемыми признаками объясняется тем, что изменение среднего значения результативного признака – объёма продаж продукции (изменение от первой к пятой группе в 2 раза) обусловлено изменением факторного признака – цены продукции (изменение от пятой к первой группе составило 1,6 раза).

Составим таблицу для расчета межгрупповой дисперсии (табл. 10).

Таблица 10

Таблица для нахождения межгрупповой дисперсии

Межгрупповая дисперсия:

Для расчета общей дисперсии составим вспомогательную таблицу (табл.11).

Таблица 11

Таблица для определения общей дисперсии

Общая дисперсия:

Эмпирическое корреляционное отношение:

Коэффициент детерминации:

Эмпирическое корреляционное отношение (0,956) свидетельствует о сильной связи между ценой продукции и объёмами её продажи.

Коэффициент детерминации (0,913) показывает, что вариация результативного признака (объёма продаж продукции) на 91,3% происходит под влиянием вариации факторного признака (цены продукции), а на 8,7% под влиянием прочих неучтенных факторов.

Задание 3

По результатам выполнения задания 1 с вероятностью 0,997 определите:

1. Ошибку выборки средней цены 1кг продукции и границы, в которых будет находиться средняя цена 1кг продукции в генеральной совокупности.

2. Ошибку выборки доли предприятий с уровнем средней цены 90 руб. и более и границы, в которых будет находиться генеральная доля.

Решение

Определим ошибку выборки среднего выпуска продукции:

тыс. ед.

где - дисперсия выборочной совокупности, n – численность выборки (n = 30), t – коэффициент доверия (t = 3), N – численность генеральной совокупности (N = 600).

Определим границы, в которых будет находиться средний выпуск продукции в генеральной совокупности:

85 – 1,9 ≤ ≤ 85 + 1,9

83,1 ≤ ≤ 86,9 руб.

С вероятностью 0,997 можно утверждать, что в данной совокупности средняя цена продукции находится в пределах от 83,1 до 86,9 руб.

Определим выборочную долю предприятий с ценой продукции 90руб. и более:

где m – доля единиц обладающих признаком.

Определим ошибку выборки доли предприятий с ценой продукции 90руб. и более:

Определим границы, в которых будет находиться генеральная доля:

0,333 – 0,252 ≤ р ≤ 0,333 + 0,252

0,081 ≤ р ≤ 0,585

С вероятностью 0,997 можно утверждать, что в данной совокупности доля предприятий с ценой продукции 90руб. и более находится в пределах от 8% до 58,5%.

Задание 4

Имеются следующие данные о продаже продукции в городе:

Таблица 12

Исходные данные к заданию 4

Определите:

1. Общий индекс товарооборота.

2. Общий индекс физического товарооборота.

3. Общий индекс цен: по формулам Г Пааше и Э. Ласпейреса, поясните их результаты.

4. Абсолютный прирост товарооборота по двум группам товаров вместе вследствие изменения цен, объёма продажи и 2–х факторов вместе.

5. Покажите взаимосвязь исчисленных индексов, абсолютных приростов.

Сделайте выводы.

Решение

1. Общий индекс товарооборота:

%;

Товарооборот в отчётном периоде вырос по сравнению с базисным на 15,4%.

2. Общий индекс физического объёма товарооборота:

%;

Физический объём товарооборота в отчётном периоде вырос на 22,4% по сравнению с базисным.

3. Общий индекс цен:

а). Индекс Паше:

%;

Падение цен производителей составило 7,4%.

б). Индекс Ласпейреса:

%;

Рост цен потребителей составил 0,2%.

4. Каждая величина абсолютного прироста рассчитывается как разность числителя и знаменателя соответствующего агрегатного индекса.⁴

а). Определяем прирост товарооборота вследствие изменения цен:

- По методике Пааше:

тыс. руб.

Следовательно, за счёт среднего снижения цен, выручка продавцов снизилась на 48 тыс. руб.

- По методике Ласпейреса:

тыс.р

Следовательно, если бы население в отчётном периоде купило бы столько товара, сколько и в базисном, то в результате среднего роста цен переплата составила бы 1 тыс. руб.

б). За счёт изменения объёма продаж:

Следовательно, за счёт среднего повышения количества реализованного товара, выручка от продаж увеличилась на 116,32 тыс.руб.

в). За счёт действия вместе 2-х факторов:

тыс. руб.

Следовательно, товарооборот по всем видам товаров в общем вырос на 80 тыс. руб.

5). а). Взаимосвязь между индексами (Индекс цен по методике Пааше):

То есть общий индекс товарооборота определяется как разность между общим индексом физического товарооборота и индексом цен Пааше.

б). Взаимосвязь между абсолютными приростами товарооборота:

То есть общий прирост товарооборота определяется как сумма прироста товарооборота вследствие изменения цен и прироста товарооборота за счёт изменения объёма продаж⁵.

Глава 3. Аналитическая часть

3.1 Постановка задачи

Несмотря на огромные усилия правоохранительных органов Российской Федерации, криминогенная обстановка в стране продолжает находиться на высоком уровне. Ежегодно во всех регионах страны тысячи людей привлекаются к уголовной ответственности за кражу, причинение тяжких телесных повреждений и многое другое.

Например, в центральном регионе Российской федерации с участием мужчин в 1990 году было зарегистрировано 774,6тыс. преступлений, в 1995 – 1357,7 тыс., в 2000 – 1457,3тыс., а в 2005 – 1297, 1 тыс. преступлений. Как мы видим, незначительный спад количества преступлений в 2005 году не может компенсировать их рост с 1990 года, поэтому руководствам регионов следует задуматься о том, как дальше снижать уровень преступности.

Очевидно, что только страх перед неизбежным наказанием не способен долго сдерживать человека от совершения преступления. Поэтому, для того, чтобы уменьшить число преступлений в стране, мы должны разобраться с причинами, их вызывающими. По всей видимости, на преступление человека толкает отсутствие постоянного источника доходов. Проанализируем зависимость числа зарегистрированных преступлений от количества безработных в центральном округе Российской Федерации.

По данным «Российского статистического ежегодника» за 2008 год, представленным в таблице 1, проведем анализ зависимости числа преступлений, по которым имелись потерпевшие от числа безработных в центральном округе Российской Федерации за 2007 г.⁶

Таблица 13

Число безработных и количество преступлений в центральном округе Российской Федерации за 2007г

3.2 Методика решения задачи

Построим ряд распределения и произведем расчет следующих показателей: Среднюю арифметическую; среднее квадратическое отклонение; коэффициент вариации; моду; медиану. А также установим наличие и тесноту связи между признаками «Число безработных» и «Число преступлений». На основе этого мы сможем сделать выводы о влиянии числа безработных на число преступлений.

В ходе выполнения работы мы будем использовать следующие формулы:

Средняя арифметическая (взвешенная):

;

Дисперсия:

;

Среднее квадратическое отклонение:

;

Коэффициент вариации:

;

Мода:

;

Медиана:

;

Межгрупповая дисперсия:

;

Общая дисперсия:

;

Эмпирическое корреляционное отношение:

;

Коэффициент детерминации:

3.3 Технология выполнения компьютерных расчетов

Статистический анализ динамики зависимости числа преступлений от числа безработных выполнен с применением пакета прикладных программ обработки электронных таблиц MS Excel в среде Windows.

Рис. 1. Исходные данные в формате Excel.

1).Построим статистический ряд распределения субъектов по признаку – число безработных, образовав 4 группы с равными интервалами. Для этого произведём сортировку данных по возрастанию по признаку «Число безработных».

Рис. 2. Распределённый ряд

2).Определим величину интервала по среднему числу безработных в ячейке С35:

Рис. 3. Величина интервала

3).Построим ряд распределения субъектов по числу безработных:

Рис. 4. Ряд распределения субъектов по числу безработных

4).Построим гистограмму распределения субъектов по числу безработных:

Рис. 5. Гистограмма распределения субъектов по числу безработных

5).Строим вспомогательную таблицу и в ячейке D53 определяем среднюю арифметическую, в ячейке Н53 – дисперсию, а в ячейке Н54 – среднее квадратическое отклонение.

Рис. 6. Определение дисперсии, средней арифметической и среднеквадратического отклонения.

6).Определяем в ячейке Н55 коэффициент вариации:

Рис. 7. Определение коэффициента вариации.

Коэффициент вариации составил 37,9%, следовательно, средняя величина нетипична для совокупности, а совокупность неоднородна.

7).В ячейке В43 определяем моду, а в ячейке А41 – медиану ряда.

Рис. 8. Определение моды и медианы ряда.

8).Устанавливаем наличие и характер связи между количеством безработных и числом преступлений методом аналитической группировки и устанавливаем зависимость между этими величинами

Рис. 9. Группировка факторного и результативного признаков.

Из данной таблицы видно, что с увеличением среднего значения факторного признака – числа безработных происходит увеличение среднего значения результативного признака – числа преступлений, следовательно, между изучаемыми признаками существует однонаправленная связь.

9).Составляем таблицу для расчета межгрупповой дисперсии:

Рис. 10. Таблица для расчета межгрупповой дисперсии.

10).В ячейке Р39 определяем межгрупповую дисперсию:

Рис. 11. Определение межгрупповой дисперсии.

11).Строим таблицу для определения общей дисперсии и вычисляем её в ячейке С78:

Рис. 12. Определение общей дисперсии.

12).В ячейке С82 определяем эмпирическое корреляционное отклонение, а в ячейке С83 – коэффициент детерминации:

Рис. 13. Определение эмпирического корреляционного отклонения и коэффициента детерминации.

13).Сделаем выводы по результатам проведенных расчетов: значение средней арифметической (4827) показывает, что в рассматриваемой совокупности среднее количество преступлений за год составляет 4827 преступлений.

Значение коэффициента вариации (37,9%) свидетельствует о неоднородности рассматриваемой совокупности (т.к. V>33%), и нетипичности средней.

Значение моды (30596,2) показывает, что большинство субъектов рассматриваемой совокупности с числом безработных 30596 чел.

Значение медианы (50638,9) показывает, что половина субъектов совокупности с количеством безработных не более 50639 чел., а другая половина - не менее 50639 чел.

Эмпирическое корреляционное отношение (0,295) свидетельствует о слабой связи между исследуемыми признаками.

Коэффициент детерминации (0,087) показывает, что вариация результативного признака (числа преступлений) на 8,7% происходит под влиянием вариации факторного признака (числа безработных), а на 91,3% под влиянием прочих неучтенных факторов.

Таким образом, проделанной работе мы можем подвести следующий итог:

Число безработных в центральном регионе России слабо влияет на количество совершаемых преступлений. В большей степени на число преступлений влияют прочие факторы, которые не были учтены в данной работе. Безработица – это всего лишь один из огромного числа влияющих на преступность факторов (таких, как уровень образования, дифференциация населения по уровням доходов и т.д.). Поэтому, для того, чтобы снизить уровень преступности недостаточно ликвидировать только безработицу (даже полностью). Если даже полностью убрать безработицу, то число преступлений в центральном регионе сократится всего лишь на 8,7%, а этого будет явно недостаточно для того, чтобы достигнуть уровня 1990 года.

Заключение

В течение уже многих лет индексами пользуются и для аналитических целей. Так, допустим, с помощью индексов устанавливают, в какой мере общее изменение среднего заработка работников промышленности зависит от изменения уровня заработка в каждой отрасли промышленности, а в какой мере - от изменения соотношения численности работников отдельных отраслей (более подробно мы рассмотрим это в дальнейшем).

Такое применение индексов приводит к рассмотрению их как аналитических показателей. Обычно вычисляемый по формуле Пааше индекс цен рассматривается также как показатель аналитический, выражающий влияние изменения цен на изменение общей стоимости продукции; вторым, связанным с ним индексом, является индекс объема реализованных товаров.

Всякий индекс в статистике есть относительный показатель, характеризующий изменение социально-экономического явления во взаимосвязи с другим (или другими) явлением, абсолютная величина которого предполагается при этом неизменной⁷.

Выводы по результатам выполнения практических заданий: в рассматриваемой совокупности наибольшее число предприятий составляют группу с ценой продукции от 80 до 90 руб. – 10 предприятий.

Наименьшее число предприятий составляют группу с ценой продукции от 60 до 70 руб. и от 100 до 110 руб. – 3 предприятия. Значение среднего квадратического отклонения (3,56 руб.) показывает, что большинство предприятий совокупности с ценой продукции от 81,4 до 88,6 руб.

Значение коэффициента вариации (4,2%) свидетельствует об однородности рассматриваемой совокупности (т.к. V<33%), и типичности и надежности средней.

Значение моды (85 руб.) показывает, что большинство предприятий рассматриваемой совокупности с ценой продукции 85 руб. Значение медианы (85 руб.) показывает, что половина предприятий совокупности с ценой продукции не более 85 руб., а другая половина - не менее 85 руб.

Аналитическая группировка предприятий по цене продукции показывает, что с увеличением среднего значения факторного признака происходит снижение среднего значения результативного признака, следовательно, между изучаемыми признаками существует разнонаправленная связь. Эмпирическое корреляционное отношение (0,956) свидетельствует о сильной связи между ценой продукции и объёмами её продажи.

Коэффициент детерминации (0,913) показывает, что вариация результативного признака (объёма продаж продукции) на 91,3% происходит под влиянием вариации факторного признака (цены продукции), а на 8,7% под влиянием прочих неучтенных факторов.

Результаты исследования проведенного в аналитической части работы позволяют сделать следующие выводы: в центральном регионе страны безработица слабо влияет на количество преступлений, и для снижения уровня преступности правительству субъектов необходимо применять меры, которые направлены не только на снижение числа безработных. Другими словами для поиска пути решения данной проблемы необходимо проведение дополнительных и более масштабных расчётов.

Список литературы

1. Беляевский И.К., Башина О.Э. Статистика коммерческой деятельности: Учебник. – М.: Финстатинформ. – 2001.

2. Гусаров В.М. Статистика: Учебное пособие для вузов. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.

3. Микроэкономическая статистика: Учебник / Под. ред. С.Д. Ильинковой. – М.: Финансы и статистика, 2004.

4. Общая теория статистики: Статистическая методология в коммерческой деятельности: Учеб. для вузов / Под ред. А.С.Спирина и О.Е.Башиной. — М.: Финансы и статистика, 2004.

5. Практикум по теории статистики. Учебное пособие./Под ред. Шмойловой Р.А. - М.: Финансы и статистика, 2002.

6. Практикум по статистике: Учеб. пособие для вузов (Под ред. В. М. Симчеры). ВЗФЭИ. - М.: ЗАО «Финстатинформ», 1999.

7. Статистика финансов: Учебник/Под ред. В.Н. Салина. – М.: Финансы и статистика, 2001.

8. Экономическая статистика. Учебник./Под. ред. Иванова Ю.Н. – М.: Инфра-М, 2002.

9. Общая теория статистики: Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н учебник.- 2-е изд., испр. и доп. – М.:инфром, 2007 – 416с. – (Высшее образование).

10. Российский статистический ежегодник. 2007: Стат. сб/Росстат.- Р76 М., 2008. – 826с.

1Беляевский И.К., Башина О.Э. Статистика коммерческой деятельности: Учебник. – М.: Финстатинформ. – 2001.

2Общая теория статистики: Статистическая методология в коммерческой деятельности: Учеб. для вузов / Под ред. А.С.Спирина и О.Е.Башиной. — М.: Финансы и статистика, 2004.

3 Общая теория статистики: Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н учебник.- 2-е изд., испр. и доп. – М.:инфром, 2007 – 416с. – (Высшее образование).

4 Общая теория статистики: Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н учебник.- 2-е изд., испр. и доп. – М.:инфром, 2007 – 416с. – (Высшее образование).

5 Все формулы для вычисления были взяты из источника: Практикум по статистике: Учеб. пособие для вузов / Под ред. В.М. Симчеры / ВЗФЭИ. – М.: ЗАО «Финстатинформ», 1999. – 259 с.

6 Все данные к аналитической части взяты из «Российского статистического ежегодника» за 2008 год.

7 Статистика финансов: Учебник/Под ред. В.Н. Салина. – М.: Финансы и статистика, 2001.

Характеристики

Список файлов курсовой работы