СОДЕРЖАНИЕ Введение 1. Статистический метод группировки 1. Понятие группировки 2. Виды статистических группировок 3. Принципы построения группировки 4. Применение метода группировки при изучении состава кадров на промышленном предприятии 2. Корреляционный анализ 1. Понятие корреляционной связи 2. Статистические методы выявления наличия корреляционной связи между двумя признаками 3. Множественная корреляция 4. Применение множественной корреляции к изучению состава кадров на промышленном предприятии 5. Анализ коэффициентов регрессии 24 Заключение 24 Список литературы 27 Приложение 28 ВВЕДЕНИЕ Переход к рыночной экономике наполняет новым содержанием работу коммерсантов, экономистов и менеджеров.
Это предъявляет повышенные требования к уровню их статистической подготовки. Овладение статистической методологией – одно из непременных условий познания конъюнктуры рынка, изучения тенденций и прогнозирования спроса и предложения, принятия оптимальных решений на всех уровнях управления, коммерческой деятельности на рынке товаров и услуг.
Цель курсовой работы – изучить некоторые статистические методы: группировка и корреляционный анализ. Необходимость осуществлять разнообразные группировки обуславливается существованием множества форм развития социально-экономических явлений, а также конкретных целей исследования и неоднородных по содержанию исходных данных.
В курсовой работе рассматриваются различные виды группировок и показывается их применение в изучении состава кадров на промышленном предприятии. Однако группировки строятся на основе расчленения статистической совокупности на части по существенным для них признакам. На практике же часто требуется знать, как изменение одних признаков влияет на изменение других.
Изучение взаимосвязей на рынке товаров и услуг – важнейшая функция менеджеров, коммерсантов, экономистов, и инструментом осуществления этой функции является корреляционный анализ. В курсовой работе рассматривается как парная корреляция, т.е. влияние вариации факторного признака на результативный, так и множественная регрессия, занимающаяся выявлением зависимости результативного признака от нескольких признаков-факторов. С помощью метода корреляционного анализа выявляется зависимость уровня заработной платы от стажа работников, а также проводится многофакторный корреляционный анализ зависимости заработной платы от степени выполнения норм и разряда персонала промышленного предприятия.
Для наглядного изображения результатов статистических группировок и корреляционного анализа в курсовой работе используются графические методы. 1.
Статистический метод группировки 1.
По своей роли в процессе исследования метод группировок выполняет функ... Одним из основных и наиболее распространённых методов обработки и анал... Понятие группировки. 2.. При использовании метода группировок появляется возможность проследить...
Статистические группировки по задачам, решаемым с их помощью, делятся:... Другой вид группировки – структурная. Всю совокупность признаков можно разделить на две группы: факторные и ... Взаимосвязь проявляется в том, что с возрастанием признака-фактора сис... Сложные группировки дают возможность изучать распределение единиц сово...
При построении группировки следует придерживаться следующей схемы: 1) ... Другой способ определения числа групп основан на применении среднего к... Неравные интервалы могут быть прогрессивно возрастающими и убывающими ... (1.7) Всю совокупность выстраивают в порядке возрастания или убывания ... Это будет свидетельствовать об образовании первой группы, которая искл...
Произведём группировку по стажу, разряду и профессии работников. Оптимальное количество групп по формуле (1.1): n = 1+3,322*lg30 = 6. Величина интервала находится по формуле (1.4): h = (19-0,8)/6 = 3 Табл... 1.1. 3.Третий группировочный признак – профессия. Группировка представлена ...
нахождение аналитического выражения связи; 5)Оценка адекватности модел... Понятие корреляционной связи. 2.Количественная оценка однородности исследуемой совокупности по компл... Содержание теории корреляции составляет изучение зависимости вариации ... 2.2..
Статистические методы выявления наличия корреляционной связи между дву... Числа, полученные на пересечении строк и столбцов, означают частоту по... 2.1). При оценке параметров этого уравнения в каждом i-том наблюдении фиксир... 2.4.
он учитывает вариации факторов. . Далее следует проводить анализ коэффициентов регрессии. Среднее: х1=5; х2=112,9; у=922,1. Применение множественной корреляции к изучению состава кадров на промы... Рассматривается пример: Переменная у (заработная плата) зависит от раз...
Заключение Изучив методы статистического анализа, а именно: метод группировки и корреляционный анализ ( парный и множественный ) и применив полученные знания к изучению состава кадров на промышленном предприятии, можно сделать следующие выводы.
С помощью типологической группировки по профессии выявляется следующая тенденция: большинство рабочих на данном промышленном предприятии являются помощниками бурильщиков ( 37% ), что составляет огромный потенциал для дальнейшего профессионального роста и расширения деятельности данной организации.
Структурная группировка по разряду работников характеризует персонал как среднеквалифицированный, т.к. наблюдается наличие большого количества работников 4 и 5 разрядов ( 54%), в то время как работники 6 и 7 разрядов составляют лишь 37% , а низкоквалифицированные (2 и 3 разряды) – 9%. Группировка работников по стажу показывает, что большинство работников имеет стаж от 2 до 5 лет ( 33%) и стаж от 5 до 8 и от 8 до 11 лет по 20%. Также наблюдается тенденция к снижению работников с высоким стажем, что подтверждает гистограмма распределения работников по стажу (см. рис.1.1). Парный корреляционный анализ позволил обнаружить зависимость заработной платы от стажа: с увеличением стажа работников увеличивается их заработная плата, хотя работники со стажем 5-8 лет и 8-11 лет получают в среднем одинаковую заработную плату (915 т.р.), также как и работники со стажем в интервале 14-17 лет и свыше 17 лет ( их заработная плата 1515 т.р.). Это подтверждает таблица, составленная из группировки работников по стажу и соответствующих каждому интервалу средних значений заработной платы (см.табл.2.2). Многофакторный анализ зависимости зарплаты от степени выполнения норм и разряда работников показывает, что степень выполнения норм влияет на заработную плату в 1,5 раза сильнее, чем разряд работников (при использовании нормированного коэффициента анализа уравнений регрессии). Таким образом, использование методов группировки и корреляционного анализа позволило провести исследование состава кадров на промышленном предприятии.
Основываясь на полученных выводах, можно повысить уровень работы с персоналом, а следовательно косвенно увеличить производительность труда и степень выполнения норм работниками, что особенно важно в условиях постоянно меняющейся экономической ситуации.
Список литературы 1. Герчук Я.П. Графики в математическо-статистическом анализе. – М.: Статистика, 1972. 2. Ефимова М.Р Петрова Е.В Румянцев В.Н. Общая теория статистики. – М.:ИНФРА-М, 1996. 3. Кильдишев Г.C Аболенцев Ю.И. Многомерные группировки. – М.: Статистика, 1978. 4. Общая теория статистики : учебник / Под.ред. А.А.Спирина. – М.: Финансы и статистика, 1996. 5. Сиськов В.И. Корреляционный анализ в экономических исследованиях. – М.: Статистика, 1975. 6. Теория статистикки : учебник /Под.ред. Р.А.Шмойловой. – М.: Финансы и статистика, 1996.
Приложение 1 Состав рабочих на промышленном предприятии № ФИО Профессия Разряд Степень выполнения норм, % Стаж, лет Зарплата, т.р. 1 Алексеев Бурильщик 5 117,4 8 1100,1 2 Антонов Бурильщик 5 118,3 8 1121,3 3 Бердяев Проходчик 3 102,4 5 700,5 4 Воронин Взрывник 5 113,7 4 801,5 5 Державин Пом.бурильщика 4 101,5 4 714,5 6 Дронин Бурильщик 7 127,5 17 1500,5 7 Дьячнов Проходчик 6 118,4 9 1100,9 8 Жилин Проходчик 4 97,4 0,8 575,8 9 Княжев Взрывник 7 134,5 19 1598,5 10 Корлев Пом.бурильщика 4 98,5 2 704,5 11 Косин Пом.бурильщика 4 101,5 7 714,5 12 Ламин Пом.бурильщика 4 109,4 7 763,1 13 Марков Горнорабочий 2 121,3 5 670,4 14 Москвин Проходчик 4 117,4 4 764,3 15 Носов Взрывник 7 129,7 6 1307,4 16 Осипов Пом.бурильщика 5 118,6 4 800,4 17 Пахомов Пом.бурильщика 4 103,3 3 619,4 18 Петров Бурильщик 7 136,7 16 1607,4 19 Порохов Взрывник 6 114,9 4 614,1 20 Родге Пом.бурильщика 4 100,3 2 691,8 21 Рылин Пом.бурильщика 3 100,9 2 576,4 22 Светлов Бурильщик 5 99,6 4 900,7 23 Тихинов Взрывник 6 105,4 7 587,3 24 Торопов Проходчик 6 103,7 10 814,4 25 Уфимов Проходчик 5 111,1 11 767,5 26 Френкель Бурильщик 7 127,3 12 1409,5 27 Фролов Бурильщик 7 129,9 15 1499,5 28 Хвостов Пом.бурильщика 6 117,7 11 904,4 29 Цветов Пом.бурильщика 5 105,4 10 871,3 30 Яров Пом.бурильщика 5 103,2 10 860,5.