Реферат Курсовая Конспект
Технологии и дизайна - раздел Полиграфия, Министерство Образования И Науки Российской Федерации ...
|
Министерство образования и науки Российской Федерации
Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Санкт-Петербургский государственный университет
технологии и дизайна»
Кафедра экономики и финансов
СТАТИСТИКА
Методические указания по изучению курса, проведению практических занятий, контрольных заданий для студентов специальностей
080801.65, 030602.65, 032401.65, направлений 080100.62, 080500.62
заочной, очной форм обучения
Составители:
А. И. Богданов
А. В. Кураков
Санкт-Петербург
УТВЕРЖДЕНО
на заседании кафедры
21 сентября 2010 г.,
протокол № 2
Рецензент
А. П. Селин
Оригинал подготовлен составителями и издан в авторской редакции.
Подписано в печать 29.09. 2010 г. Формат 60 х 84 1/16.
Усл. печ. л. 3,0. Тираж 100 экз.
Заказ № 151/10.
Электронный адрес: kaferdaekonomiki@yandex.ru
Отпечатано в типографии СПГУТД
191028, Санкт-Петербург, ул. Моховая , 26.
ВВЕДЕНИЕ
Предмет статистики – количественная сторона массовых явлений, выявление их закономерностей.
Термин «статистика» употребляется в 3-х смыслах:
- область деятельности, связанная со сбором, обработкой, анализом и публикацией данных о массовых явлениях;
- сам цифровой материал;
- научная дисциплина.
В математической статистике под термином «статистика» понимают также некоторую функцию от результатов наблюдения, которая имеет определенный закон распределения и используется для оценки параметров или проверки статистических гипотез.
Базовым понятием статистики является понятие «статистической совокупности» как некоторого множества «элементов совокупности» (предприятий, людей и т. д.)
Элемент совокупности может характеризоваться различными признаками, а статистическая совокупности – статистическими показателями.
Признак представляет собой качественную или количественную характеристику элемента совокупности (пол, возраст, стаж работы и т. д.). Статистический показатель – некая характеристика статистической совокупности (численность населения, средний возраст и т. д.).
В литературе по статистике часто можно встретить термин «единица совокупности», который тождественен понятию «элемента совокупности».
Методология статистики в основном опирается на результаты, полученные в математической статистике. Естественно, что курс «Статистика» не может не включать отдельные приемы математической статистики, помогающие раскрыть статистические закономерности. Однако эти приемы рассматриваются в основном в прикладном плане без строгих математических доказательств.
Задание 1
В табл. 1 приведены 5 показателей деятельности 30 торговых предприятий. В соответствии с номером варианта выберите номера 2-х показателей
Номер варианта | Номер 1-го показателя | Номер 2-го показателя |
На основании имеющихся данных выполнить:
1. Структурную группировку по второму показателям, приняв число групп, равным 5.
2. Аналитическую группировку, считая первый показатель признаком-фактором, а второй – признаком-результатом, при числе групп, равном 5
3. Комбинационную группировку при числе групп по обоим признакам, равным 3.
Т а б л и ц а 1. Показатели деятельности торговых предприятий за год
Номер предприятия | Численность работников | Средняя зарплата, тыс. р. | Дебиторская задолженность на конец года, тыс. р. | Балансовая прибыль, тыс. р. | Собственные оборотные средства, тыс. р. |
17,3 | 7,0 | ||||
20,2 | 5,1 | ||||
19,1 | 1,2 | ||||
17,0 | 7,1 | ||||
20,3 | 2,2 | ||||
19,1 | 5,3 | ||||
19,2 | 4,0 | ||||
19,2 | 4,1 | ||||
17,0 | 7,8 | ||||
17,1 | 7,3 | ||||
19,3 | 2,2 | ||||
21,0 | 1,0 | ||||
20,0 | 2,3 | ||||
19,7 | 7,4 | ||||
Продолжение табл. 1 | |||||
19,2 | 5,6 | ||||
19,1 | 2,0 | ||||
21,3 | 1,5 | ||||
18,0 | 5,3 | ||||
20,0 | 3,2 | ||||
19,1 | 5,8 | ||||
19,0 | 5,0 | ||||
20,7 | 5,6 | ||||
19,6 | 6,5 | ||||
20,5 | 5,3 | ||||
18,3 | 3,7 | ||||
19,2 | 4,8 | ||||
21,8 | 4,9 | ||||
20,9 | 2,1 | ||||
18,2 | 7,0 | ||||
18,0 | 6,8 | ||||
СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ ЦЕНТРА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
Задание 2.
1. На основе структурной группировки по второму показателю, полученной в задании 1, построить гистограмму и кумуляту.
2. Вычислить по сгруппированным данным:
- среднее арифметическое;
- медиану и моду;
- дисперсию и среднее квадратичное отклонение;
- коэффициент вариации.
Задание 3
Выберите из таблицы временной ряд в соответствии с номером Вашего варианта (по последней цифре шифра зачетной книжки)
Номер | Временной ряд | ||||
варианта | |||||
26,7 | 110,1 | 276,8 | 683,9 | 1005,2 | |
85,4 | 87,2 | 93,4 | 97,1 | 97,2 | |
212,3 | 216,2 | 219,8 | 223,2 | 226,4 | |
145,0 | 152,9 | 164,6 | 168,8 | 181,3 | |
59,1 | 56,1 | 58,9 | 58,4 | 57,5 | |
78,5 | 81,1 | 87,3 | 91,7 | 96,4 | |
292,3 | 327,6 | 369,3 | 412,4 | 458,9 |
1. Рассчитать показатели динамики – абсолютный прирост, коэффициент роста, коэффициент прироста (цепные и базисные).
2. Найти средний абсолютный прирост и средний коэффициент роста.
3. Подобрать линейную зависимость вида . Найти оценки коэффициентов и по методу наименьших квадратов.
4. Сделать прогноз показателя по математической модели тренда на 3 года вперед.
Задание 4.
Результаты моментного наблюдения за поведением покупателей в магазине самообслуживания приведены в таблице.
Код действия покупателя | |||||||
Количество покупателей |
1 − ищут нужный отдел;
2 − подходят к прилавку;
3 − изучают ассортимент товаров и их цены;
4 − выбирают необходимый товар;
5 − переносят товар к кассе;
6 − оплачивают товар;
7 − выходят из магазина.
Найти выборочную долю покупателей, которые в момент обследования совершают действие, которое указано в таблице в соответствии с номером варианта задания.
Вариант | Код действия | Вариант | Код действия |
3 или 4 | |||
5 или 6 | |||
1 или 2 |
и предельную ошибку для оценки доли в генеральной совокупности с доверительной вероятностью Р = 0,95.
9. КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ И РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ
Во многих науках (физика, экономика и т. д.) используются модели, в которых некоторые переменные (не случайные) связаны функциональной зависимостью. Примером таких зависимостей является закон Бойля-Мариотта или формула Ф. Котлера.
При статистической зависимости переменные (случайные величины) не связаны функционально. Однако закон распределения одной из них зависит от того, какое значение приняла другая случайная величина. Поэтому речь идет об условном распределении Y при заданном х.
В частности, можно рассматривать M(Y/x) как некоторую функцию х (регрессия).
При исследовании статистической зависимости между признаками пытаются ответить на следующие вопросы:
- существует ли статистическая связь между признаками;
- какова степень этой связи;
- какова форма связи.
Первые два вопроса решаются на основании корреляционного анализа. В качестве меры тесноты связи обычно используется коэффициент корреляции - . При связь становится функциональной.
Выборочный коэффициент корреляции r рассчитывается по формуле
.
где - значение случайной величины X для i-го наблюдения (объекта);
- значение случайной величины Y для i-го наблюдения (объекта);
,- выборочные средние значения случайных величин X и Y;
n – число наблюдений (объем выборки).
На практике используются следующие формулы для «ручных» вычислений
;
;
.
После того, как вычислен выборочный коэффициент корреляции r следует проверить гипотезу об отсутствии корреляционной связи для генеральной совокупности Н0: .
Для этого вычисляется критерий
и сравнивается с табличным значением критерия Стьюдента с степенями свободы уровня значимости .
Если , то с надежностью можно отвергнуть гипотезу Н0 и считать, что корреляция имеется.
Для измерения тесноты связи используется не только коэффициент корреляции, но и корреляционное отношение.
Рассмотрим аналитическую группировку. Имеет место следующее соотношение
,
где − полная дисперсия признака-результата;
− внутригрупповая дисперсия;
− межгрупповая дисперсия.
Внутригрупповая дисперсия характеризует ту часть дисперсии признака-результата, которая не зависит от признака-фактора. Ее оценка определяется по формуле
,
где - оценка дисперсии признака – результата в пределах отдельной
группы по признаку-фактору;
ni – численность i-й группы.
Межгрупповая дисперсия отражает ту часть общей дисперсии признака-результата, которая объясняется влиянием признака-фактора. Ее оценка определяется по формуле
,
где − групповое среднее i-й группы.
Коэффициент детерминации определяет долю объясненной дисперсии в общей дисперсии признака-результата
.
Корреляционное отношение определяется как
.
Оно является мерой тесноты связи при любой форме зависимости, а не только линейной, как коэффициент корреляции.
ПРИМЕНЕНИЕ ИНДЕКСОВ В ЭКОНОМИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ
Задание 6.
1. Данные о количестве проданных товаров и ценах в базисном и текущем периодах приведены в таблице
Наименование товара | Продано в кг | Цена за 1кг, д.е. | ||
Базисный период | Текущий период | Базисный период | Текущий период | |
Мясо | ||||
Картофель | 160 000 | 180 000 | ||
Творог |
На основании вышеприведенных данных вычислить:
1) Индивидуальные индексы цен и физического объема.
2) Агрегатные индексы товарооборота, цен и физического объема.
2. Данные о реализации фруктов и овощей на рынках города приведены в таблице
Виды фруктов | Товарооборот, д.е. | Процент изменения количества проданных фруктов | |
Базисный период | Отчетный период | ||
Сливы | -8 | ||
Груши | +4 | ||
Яблоки | без изменения |
На основании приведенных данных вычислите:
1) Индивидуальные индексы физического объема
2) Агрегатный индекс физического объема
3) Агрегатный индекс товарооборота
4) На основании агрегатных индексов товарооборота и физического объема найти агрегатный индекс цен.
3. Данные о реализации товаров в универсаме приведены в таблице
Товары | Товарооборот, д.е. | Процент изменения цен проданных товаров | |
Базисный период | Отчетный период | ||
Мясо | +10,3 | ||
Масло | +3,8 | ||
Овощи | -1,5 |
На основании приведенных данных вычислите:
1) Индивидуальные индексы цен
2) Агрегатный индекс цен
3) Агрегатный индекс товарооборота
4) На основании агрегатных индексов товарооборота и цен найти агрегатный индекс физического объема.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Елисеева, И. И. Общая теория статистики: учебник / И. И. Елисеева, М. М. Юзбашев; под ред. И. И. Елисеевой. – 5-е изд. - М.: Финансы и статистика, 2006. – 656 с.
2. Теория статистики: учебник /под ред. Г. Л. Громыко. – 2-е изд. – М.: ИНФРА-М, 2005. – 476 с.
3. Эконометрика: учебник /под ред. И. И. Елисеевой.- 2-е изд. – М.: Финансы и статистика, 2005.- 576 с.
4. Кремер, Н. Ш. Эконометрика: учебник./Н. Ш. Кремер, Б. А. Путко - 2-е изд. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2008.- 311 с.
5. Богданов А. И. Математические модели прогнозирования: монография.- СПб.: СПГУТД, 2007. – 128 с.
– Конец работы –
Используемые теги: технологии, дизайна0.05
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Технологии и дизайна
Если этот материал оказался полезным для Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
Твитнуть |
Новости и инфо для студентов